Insegnamento DATA SCIENCE FOR HEALTH SYSTEMS
- Corso
- Ingegneria informatica e robotica
- Codice insegnamento
- 70A00039
- Curriculum
- Data science
- Docente
- Alessio De Angelis
- Docenti
-
- Alessio De Angelis
- Ore
- 48 ore - Alessio De Angelis
- CFU
- 6
- Regolamento
- Coorte 2021
- Erogato
- 2022/23
- Attività
- Affine/integrativa
- Ambito
- Attività formative affini o integrative
- Settore
- ING-INF/07
- 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