ID:
SCC0928
Durata (ore):
56
CFU:
6
SSD:
CHIMICA DELL'AMBIENTE E DEI BENI CULTURALI
Anno:
2024
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (17/02/2025 - 30/05/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di fornire allo studente le conoscenze e le abilità necessarie per l’esplorazione e il modellamento di dati complessi utilizzando le principali tecniche di analisi multivariata e tecniche di modellamento (regressione e classificazione).
Risultati di apprendimento attesi
Al termine del corso lo studente sarà in grado di:
• comprendere la struttura dei dati complessi e le principali tecniche di esplorazione e modellamento dei dati, utili per lo studio di problematiche chimico-ambientali.
• applicare le conoscenze acquisite in un contesto multidisciplinare, con particolare riferimento alle problematiche derivanti dall’impatto delle sostanze chimiche sull’ ambiente
• gestire sistemi di dati complessi mediante metodologie quantitative
• identificare i modelli opportuni in base al problema oggetto di indagine
• costruire e validare modelli predittivi qualitativi e quantitativi
• esporre i problemi individuati, i metodi utilizzati e i risultati raggiunti, usufruendo di un linguaggio appropriato,
• derivare conclusioni in funzione delle informazioni disponibili o derivate mediante l’applicazione delle metodologie di indagine multivariata e modellamento.
Risultati di apprendimento attesi
Al termine del corso lo studente sarà in grado di:
• comprendere la struttura dei dati complessi e le principali tecniche di esplorazione e modellamento dei dati, utili per lo studio di problematiche chimico-ambientali.
• applicare le conoscenze acquisite in un contesto multidisciplinare, con particolare riferimento alle problematiche derivanti dall’impatto delle sostanze chimiche sull’ ambiente
• gestire sistemi di dati complessi mediante metodologie quantitative
• identificare i modelli opportuni in base al problema oggetto di indagine
• costruire e validare modelli predittivi qualitativi e quantitativi
• esporre i problemi individuati, i metodi utilizzati e i risultati raggiunti, usufruendo di un linguaggio appropriato,
• derivare conclusioni in funzione delle informazioni disponibili o derivate mediante l’applicazione delle metodologie di indagine multivariata e modellamento.
Prerequisiti
Familiarità con le funzioni base del software EXCEL. Elementi di Statistica di base.
Metodi didattici
L'insegnamento è strutturato in 56 ore, di cui 40 sono di didattica frontale (docente a Varese, in video didattica con Como), e 16 di esercitazione in laboratorio di informatica a Varese.
La frequenza al laboratorio è obbligatoria per il 75% delle ore. Gli studenti lavoreranno su postazione informatica singola o in coppia, a seconda della disponibilità delle postazioni. Il laboratorio in aula informatica ha la funzione di supportare con esempi pratici la parte teorica appresa in aula fornendo allo studente la possibilità di mettere in pratica le conoscenze attraverso l’utilizzo di strumenti informatici adatti per l’applicazione delle stesse.
La frequenza alle lezioni frontali è facoltativa, sebbene consigliata.
La frequenza al laboratorio è obbligatoria per il 75% delle ore. Gli studenti lavoreranno su postazione informatica singola o in coppia, a seconda della disponibilità delle postazioni. Il laboratorio in aula informatica ha la funzione di supportare con esempi pratici la parte teorica appresa in aula fornendo allo studente la possibilità di mettere in pratica le conoscenze attraverso l’utilizzo di strumenti informatici adatti per l’applicazione delle stesse.
La frequenza alle lezioni frontali è facoltativa, sebbene consigliata.
Verifica Apprendimento
Tutti gli argomenti trattati a lezione, ed alle esercitazioni, inclusi eventuali approfondimenti trattati in forma di articoli o seminari, sono oggetto d’esame.
La verifica dell’apprendimento prevede una prova scritta della durata di 2 ore che prevede 3 domande, di cui 2 a risposta aperta, ognuna su uno dei temi principali del programma del corso, ed un esercizio.
La valutazione dell’esame avrà luogo in trentesimi (la prova scritta è considerata sufficiente e l’esame superato con una valutazione di 18/30). La valutazione terrà conto dello svolgimento globale della prova ed in modo particolare dei seguenti criteri:
-Pertinenza e correttezza delle risposte.
-Capacità di presentare, argomentare e sintetizzare le tematiche affrontate con un linguaggio appropriato
-Capacità di utilizzare le conoscenze acquisite per il riconoscimento e la risoluzione di un problema inerente alle tematiche affrontate a lezione.
La prova finale è uguale per studenti frequentanti e non frequentanti.
La verifica dell’apprendimento prevede una prova scritta della durata di 2 ore che prevede 3 domande, di cui 2 a risposta aperta, ognuna su uno dei temi principali del programma del corso, ed un esercizio.
La valutazione dell’esame avrà luogo in trentesimi (la prova scritta è considerata sufficiente e l’esame superato con una valutazione di 18/30). La valutazione terrà conto dello svolgimento globale della prova ed in modo particolare dei seguenti criteri:
-Pertinenza e correttezza delle risposte.
-Capacità di presentare, argomentare e sintetizzare le tematiche affrontate con un linguaggio appropriato
-Capacità di utilizzare le conoscenze acquisite per il riconoscimento e la risoluzione di un problema inerente alle tematiche affrontate a lezione.
La prova finale è uguale per studenti frequentanti e non frequentanti.
Contenuti
Introduzione al corso e verifica delle conoscenze pregresse inerenti al corso (2h).
Introduzione alla chemiometria e sua utilità nei suoi vari ambiti di applicazione. Elementi di statistica descrittiva. Analisi della struttura dei dati e metodi di pre-trattamento (8h): trattamento dei dati mancanti, trasformazioni e scalatura delle variabili. Associazione tra variabili. Cenni di algebra delle matrici.
Metodi di Analisi Esplorativa (10h): Analisi delle Componenti Principali, e Analisi dei Clusters.
Introduzione alle metodologie di modellamento dei dati con finalità predittive (4h). Tecniche di validazione (cross-validazione, validazione esterna) e metodi di selezione delle variabili (4h).
Regressione lineare (4h): metodo dei Minimi quadrati Ordinari (OLS). Metodologie di diagnostica.
Metodi di classificazione (6h): k-NN come esempio di metodi basati su minima distanza. CART come esempio di metodi di classificazione ad albero. Analisi discriminante. Parametri di valutazione dell’efficienza della classificazione.
Alternative in silico alla sperimentazione animale e modellistica QSAR con esempi di applicazione per la predizione di proprietà ed attività di inquinanti ambientali organici (2h).
Introduzione alla chemiometria e sua utilità nei suoi vari ambiti di applicazione. Elementi di statistica descrittiva. Analisi della struttura dei dati e metodi di pre-trattamento (8h): trattamento dei dati mancanti, trasformazioni e scalatura delle variabili. Associazione tra variabili. Cenni di algebra delle matrici.
Metodi di Analisi Esplorativa (10h): Analisi delle Componenti Principali, e Analisi dei Clusters.
Introduzione alle metodologie di modellamento dei dati con finalità predittive (4h). Tecniche di validazione (cross-validazione, validazione esterna) e metodi di selezione delle variabili (4h).
Regressione lineare (4h): metodo dei Minimi quadrati Ordinari (OLS). Metodologie di diagnostica.
Metodi di classificazione (6h): k-NN come esempio di metodi basati su minima distanza. CART come esempio di metodi di classificazione ad albero. Analisi discriminante. Parametri di valutazione dell’efficienza della classificazione.
Alternative in silico alla sperimentazione animale e modellistica QSAR con esempi di applicazione per la predizione di proprietà ed attività di inquinanti ambientali organici (2h).
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
Orario di Ricevimento: La docente è disponibile previo appuntamento concordato via e-mail o telefono nella sede di Varese (Via Dunant, 3, Piano Rosso).
Corsi
Corsi
SCIENZE AMBIENTALI
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone
Persone (2)
Docenti
Docenti di ruolo di IIa fascia
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