Argomenti dell'insegnamento
-Introduction to R software -Basic data management -Clustering anslysis -Dimension reduction method -Factor analysis -Time series analysis

Modalità di insegnamento
The entire lectures and office hours will be held online. All the lecture material, software exercises and datasets will be uploaded to OLE.

Obiettivi formativi
INTENDED LEARNING OUTCOMES (ILO) ILO 1: CONOSCENZA E COMPRESIONE ILO 1.1 Lo studente/La studentessa acquisisce la competenza di applicare conoscenza e comprensione circa il ruolo del turismo nello sviluppo economico di comunità, regioni e nazioni. ILO 1.2 Lo studente/La studentessa acquisisce la competenza di comprendere e analizzare in modo quantitativo i fenomeni turistici al fine di supportare i processi decisionali aziendali. ILO 2: Capacità di applicare conoscenza e comprensione ILO 2.1 Lo studente/La studentessa acquisisce inoltre la capacità di leggere e comprendere analisi economiche. ILO 2..2 Lo studente/La studentessa acquisisce la capacità di interpretare e usare indicatori sintetici di interesse per le politiche di sviluppo economico e di mercato di destinazioni turistiche così come di singole imprese del settore. ILO 2.3 Lo studente/La studentessa comprende e usa metodologie statistico-quantitative per la descrizione, il monitoraggio e la valutazione delle problematiche caratterizzanti il sistema turistico. ILO 3: AUTONOMIA DI GIUDIZIO ILO 3.1 Acquisire la capacità di selezionare dati e utilizzare le informazioni appropriate per descrivere un problema che attiene alla gestione delle aziende turistiche così come associazioni e consorzi e destinazioni turistiche ILO 4: ABILITÀ COMUNICATIVE ILO 4.1 Il laureato/La laureata magistrale sarà in grado di comunicare efficacemente in forma orale e scritta i contenuti specialistici delle singole discipline, utilizzando registri diversi a seconda dei destinatari e degli scopi comunicativi e didattici, e di valutare gli effetti formativi della sua comunicazione. Le abilità comunicative scritte ed orali sono particolarmente sviluppate nelle attività formative svolte per la preparazione della tesi di laurea magistrale, nella discussione di casi aziendali e nelle lezioni interattive che prevedono discussioni di gruppo e il confronto di analisi individuali. ILO 5: CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO ILO 5.1 Di individuare collegamenti tematici e di stabilire relazioni tra diversi casi e contesti di analisi. ILO 5.2 Di elaborare modelli generali, a partire dai fenomeni studiati.

Obiettivi formativi e risultati di apprendimento (ulteriori info.)
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Modalità d'esame
Students who attend the lesson and present a project: 50% project, 50% exam. Students who non attend the lesson: 100% written exam. Project: group work and oral presentation - online. All ILOs are assessed (ILO 1-5) Exam: Written- in presence. All ILOs are assessed (ILO 1-5)

Criteri di valutazione
The evaluation criteria for this course will primarily focus on the students’ understanding of the core course content. Students will be assessed on their proficility in applying statistical methods and predictive analytics tools with R software to analyze and interpret large-scale datasets effectively. The ability to design and implement data-driven decision-making strategies across various industries will also form a component of the evaluation. Overall, the assessment aims to ensure that students not only acquire theoretical knowledge but also demonstrate practical skills in managing and analyzing data to support informed decision-making.

Bibliografia obbligatoria

For each course topic, slides and exercises sheets will be provided and uploaded to OLE by the professor before each lesson.

Bibliografia facoltativa

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Altre informazioni
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