Insegnamento DATA SCIENCE FOR HEALTH SYSTEMS
| Nome del corso di laurea | Ingegneria informatica e robotica |
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| Codice insegnamento | 70A00039 |
| Curriculum | Data science |
| Docente responsabile | Alessio De Angelis |
| Docenti |
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| Ore |
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| CFU | 6 |
| Regolamento | Coorte 2022 |
| Erogato | Erogato nel 2023/24 |
| Erogato altro regolamento | Informazioni sull'attività didattica |
| Attività | Affine/integrativa |
| Ambito | Attività formative affini o integrative |
| Settore | ING-INF/07 |
| Anno | 2 |
| Periodo | Secondo Semestre |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Tipo attività | Attività formativa monodisciplinare |
| Lingua insegnamento | ITALIANO |
| Contenuti | Il corso si propone di fornire gli strumenti per affrontare problemi relativi a data science nell'ambito biomedico. La prima parte del corso riguarda l'origine dei dati, con lo studio della teoria della misurazione e delle principali tipologie di misure biomediche. Particolare attenzione è rivolta alle bioimmagini. Nella seconda parte del corso si affrontano i metodi statistici rilevanti in ambito biomedico. Per fornire competenze pratiche, una porzione importante del corso è costituita da esercitazioni al calcolatore con strumenti software diffusi per le analisi statistiche dei dati biomedici. I concetti vengono presentati mediante l'utilizzo di dataset di esempio. |
| Testi di riferimento | Dispense a cura del docente. |
| Obiettivi formativi | - Comprendere le basi dei metodi statistici e di misura usati nell’ambito della sanità - Comprendere i problemi fondamentali in alcune delle aree di applicazione di data science in campo biomedico - Acquisire familiarità con i principali strumenti software utilizzati nel settore data science biomedico: R, Matlab/Octave - Acquisire la terminologia usata in questo settore |
| Prerequisiti | Teoria della probabilità |
| Metodi didattici | Lezioni frontali, esercitazioni al calcolatore |
| Altre informazioni | Per contattare il docente: alessio.deangelis@unipg.it |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | - Prova scritta: domande a risposta multipla e aperta breve - Tesina di tipo survey o sperimentale, svolta in gruppi da 1 a 4 persone. Breve report e presentazione - Orale facoltativo |
| Programma esteso | 1. Origine dei dati: misure • Teoria della misurazione ed incertezza • Misure biomediche • Bioimmagini 2. Biostatistica: • Studi statistici • Verifica delle ipotesi, inferenza nel campo biomedico 3. Applicazioni data science nel campo della sanità Esercitazioni: linguaggio R, ambiente RStudio |