ID:
110010-ENG
Dettaglio:
SSD: Statistica economica
Durata: 48
CFU: 6
Sede:
BERGAMO
Url:
ECONOMICS AND DATA ANALYSIS - 149-R-EN/Data Science Anno: 1
Anno:
2026
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Semestre (14/09/2026 - 18/12/2026)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il corso “Data Production and Analysis” offre una solida preparazione per lo svolgimento di attività professionali nell’ambito della produzione, raccolta, trattamento e analisi dei dati. Il corso intende fornire agli studenti gli strumenti necessari per affrontare attività di ricerca empirica in diversi ambiti disciplinari, quali la statistica, l’economia e le scienze sociali. Particolare attenzione è dedicata al sistema ufficiale di produzione dei dati, nel quadro dei processi di modernizzazione e coordinamento dei produttori di statistiche ufficiali.
Da un lato, il corso guiderà e incoraggerà lo sviluppo di un approccio professionale fondato sul ricorso alle statistiche ufficiali, eventualmente integrate con altre tipologie di fonti disponibili.
Dall’altro lato, il corso introduce i principali metodi di raccolta e produzione dei dati, includendo sia il quadro delle statistiche ufficiali sia altri sistemi di dati non ufficiali. Tali dati possono essere utilizzati in diversi ambiti — economico, sociale, sanitario e altri ancora — e per molteplici finalità.
Sebbene sia prevalentemente incentrato sulle statistiche ufficiali, quanto appreso durante il corso fornirà una solida guida per la produzione e la raccolta di dati in qualsiasi altro ambito, anche al di fuori del quadro delle statistiche ufficiali. Gli studenti acquisiranno la capacità di applicare metodi adeguati nelle diverse fasi del processo di produzione o raccolta dei dati, quali il controllo della qualità, il trattamento dei dati mancanti, le procedure di imputazione e l’individuazione di valori anomali, con l’obiettivo di verificare o migliorare la qualità dei dati. Gli studenti si eserciteranno inoltre nel “ciclo” di produzione e analisi dei dati, affrontando casi pratici sia durante le lezioni sia nelle attività di laboratorio.
La capacità di elaborare e analizzare i dati sarà ulteriormente approfondita a livello pratico attraverso l’apprendimento dell’utilizzo e della programmazione di uno dei software statistici più diffusi e apprezzati a livello internazionale: SAS.
I principali obiettivi specifici del corso sono:
• acquisire la capacità di scegliere criticamente e utilizzare correttamente diverse tipologie di fonti di dati, tra cui censimenti, indagini trasversali o longitudinali e fonti amministrative;
• familiarizzare con i principali concetti organizzativi legati alla produzione di statistiche ufficiali, quali il Generic Statistical Business Process Model — GSBPM, l’archiviazione dei dati, la gestione dei metadati, le classificazioni statistiche standard e le procedure di imputazione;
• essere in grado di progettare e gestire processi di produzione dei dati in diversi ambiti;
• essere in grado di valutare e migliorare la qualità dei dati, tenendo conto delle principali dimensioni della qualità, imparando a valutare i dati, a individuare eventuali criticità e ad applicare metodi adeguati per ottimizzarne la qualità.
Il corso è pienamente coerente con gli obiettivi formativi del label EMOS — European Master in Official Statistics — di cui rappresenta un elemento fondamentale, nonché con quelli del corso di laurea magistrale EDA — Economics and Data Analysis.
Da un lato, il corso guiderà e incoraggerà lo sviluppo di un approccio professionale fondato sul ricorso alle statistiche ufficiali, eventualmente integrate con altre tipologie di fonti disponibili.
Dall’altro lato, il corso introduce i principali metodi di raccolta e produzione dei dati, includendo sia il quadro delle statistiche ufficiali sia altri sistemi di dati non ufficiali. Tali dati possono essere utilizzati in diversi ambiti — economico, sociale, sanitario e altri ancora — e per molteplici finalità.
Sebbene sia prevalentemente incentrato sulle statistiche ufficiali, quanto appreso durante il corso fornirà una solida guida per la produzione e la raccolta di dati in qualsiasi altro ambito, anche al di fuori del quadro delle statistiche ufficiali. Gli studenti acquisiranno la capacità di applicare metodi adeguati nelle diverse fasi del processo di produzione o raccolta dei dati, quali il controllo della qualità, il trattamento dei dati mancanti, le procedure di imputazione e l’individuazione di valori anomali, con l’obiettivo di verificare o migliorare la qualità dei dati. Gli studenti si eserciteranno inoltre nel “ciclo” di produzione e analisi dei dati, affrontando casi pratici sia durante le lezioni sia nelle attività di laboratorio.
La capacità di elaborare e analizzare i dati sarà ulteriormente approfondita a livello pratico attraverso l’apprendimento dell’utilizzo e della programmazione di uno dei software statistici più diffusi e apprezzati a livello internazionale: SAS.
I principali obiettivi specifici del corso sono:
• acquisire la capacità di scegliere criticamente e utilizzare correttamente diverse tipologie di fonti di dati, tra cui censimenti, indagini trasversali o longitudinali e fonti amministrative;
• familiarizzare con i principali concetti organizzativi legati alla produzione di statistiche ufficiali, quali il Generic Statistical Business Process Model — GSBPM, l’archiviazione dei dati, la gestione dei metadati, le classificazioni statistiche standard e le procedure di imputazione;
• essere in grado di progettare e gestire processi di produzione dei dati in diversi ambiti;
• essere in grado di valutare e migliorare la qualità dei dati, tenendo conto delle principali dimensioni della qualità, imparando a valutare i dati, a individuare eventuali criticità e ad applicare metodi adeguati per ottimizzarne la qualità.
Il corso è pienamente coerente con gli obiettivi formativi del label EMOS — European Master in Official Statistics — di cui rappresenta un elemento fondamentale, nonché con quelli del corso di laurea magistrale EDA — Economics and Data Analysis.
Prerequisiti
No prerequisites
Metodi didattici
Il corso prevede sia lezioni frontali sia attività di laboratorio, con una costante interazione e discussione tra docente e studenti; promuove inoltre una partecipazione attiva.
Saranno proposti anche seminari tematici e workshop, ad esempio sulla programmazione con SAS o su ulteriori argomenti specialistici.
Potranno inoltre essere proposti agli studenti progetti di ricerca individuali.
Saranno proposti anche seminari tematici e workshop, ad esempio sulla programmazione con SAS o su ulteriori argomenti specialistici.
Potranno inoltre essere proposti agli studenti progetti di ricerca individuali.
Verifica Apprendimento
La valutazione si baserà su una prova finale scritta, comprendente quesiti vero/falso o domande a risposta multipla, domande aperte ed esercizi. Inoltre, la capacità di utilizzare SAS Studio sarà valutata attraverso una prova pratica di analisi dei dati.
Il punteggio finale dell’esame potrà essere integrato da:
• presentazioni, svolte individualmente o in gruppo, di casi di studio, risultati di ricerca e/o approfondimenti su specifici argomenti del corso;
• valutazione di attività assegnate dai docenti, comprendenti casi di studio, relazioni e presentazioni rivolte ai colleghi.
Il punteggio finale dell’esame potrà essere integrato da:
• presentazioni, svolte individualmente o in gruppo, di casi di studio, risultati di ricerca e/o approfondimenti su specifici argomenti del corso;
• valutazione di attività assegnate dai docenti, comprendenti casi di studio, relazioni e presentazioni rivolte ai colleghi.
Contenuti
• GSBPM — Generic Statistical Business Process Model — passo dopo passo: come è organizzato e come funziona un modello operativo per la produzione di statistiche ufficiali nel quadro dei processi di produzione dei dati.
• Il ruolo dei metadati: migliorare gli standard di qualità delle informazioni prodotte e fornire buone pratiche per comunicare, condividere e visualizzare in modo chiaro risultati statistici o quantitativi di qualsiasi tipo.
• Le fasi del processo di produzione dei dati e le decisioni da assumere in ciascuna fase. Consapevolezza delle interazioni tra le diverse fasi, nonché dei vantaggi e degli svantaggi ai fini statistici.
• Indagini probabilistiche: concetti di base, metodi di campionamento, modalità di raccolta dei dati, errori e paradigma dell’errore totale d’indagine, quadro di riferimento per la qualità, Codice delle statistiche europee, progettazione del questionario, analisi della mancata risposta, metodi di correzione della mancata risposta e stima.
• Metodi di editing e imputazione dei dati nella pratica: come correggere in modo professionale le problematiche più comuni riscontrabili nei dati grezzi raccolti, ottimizzandone la qualità, l’utilizzabilità e l’affidabilità.
• Campioni non probabilistici: campioni di convenienza, campioni per quote, panel web volontari.
• Problemi di copertura e di autoselezione nei campioni non probabilistici.
• L’utilizzo dei Big Data nella metodologia delle indagini.
• Intelligenza artificiale e metodologia delle indagini.
• Introduzione al software statistico SAS mediante un’interfaccia intuitiva: utilizzo di SAS Studio e primi passi nella programmazione SAS.
• Il ruolo dei metadati: migliorare gli standard di qualità delle informazioni prodotte e fornire buone pratiche per comunicare, condividere e visualizzare in modo chiaro risultati statistici o quantitativi di qualsiasi tipo.
• Le fasi del processo di produzione dei dati e le decisioni da assumere in ciascuna fase. Consapevolezza delle interazioni tra le diverse fasi, nonché dei vantaggi e degli svantaggi ai fini statistici.
• Indagini probabilistiche: concetti di base, metodi di campionamento, modalità di raccolta dei dati, errori e paradigma dell’errore totale d’indagine, quadro di riferimento per la qualità, Codice delle statistiche europee, progettazione del questionario, analisi della mancata risposta, metodi di correzione della mancata risposta e stima.
• Metodi di editing e imputazione dei dati nella pratica: come correggere in modo professionale le problematiche più comuni riscontrabili nei dati grezzi raccolti, ottimizzandone la qualità, l’utilizzabilità e l’affidabilità.
• Campioni non probabilistici: campioni di convenienza, campioni per quote, panel web volontari.
• Problemi di copertura e di autoselezione nei campioni non probabilistici.
• L’utilizzo dei Big Data nella metodologia delle indagini.
• Intelligenza artificiale e metodologia delle indagini.
• Introduzione al software statistico SAS mediante un’interfaccia intuitiva: utilizzo di SAS Studio e primi passi nella programmazione SAS.
Altre informazioni
Il corso prevede l’avvio del percorso ufficiale di certificazione SAS: “Towards the SAS Certification”. Gli studenti avranno l’opportunità di iniziare il percorso finalizzato al conseguimento della certificazione ufficiale SAS in programmazione SAS Base.
Ulteriori informazioni sul corso sono disponibili nella pagina eLearning dell’insegnamento. Per ottenere la chiave di iscrizione, è necessario contattare i docenti.
Ulteriori informazioni sul corso sono disponibili nella pagina eLearning dell’insegnamento. Per ottenere la chiave di iscrizione, è necessario contattare i docenti.
Corsi
Corsi
ECONOMICS AND DATA ANALYSIS - 149-R-EN
Laurea Magistrale
2 anni
No Results Found
Persone
Persone (2)
Componente del Comitato per l’integrità e l’etica della ricerca
No Results Found
Altre Info
Insegnamento principale
DATA PRODUCTION AND ANALYSIS