Il corso ha lo scopo di venire incontro alla crescente richiesta di competenze statistiche nell’ambito della visualizzazione dei dati. il corso è suddiviso in una breve parte di teoria introduttiva e in una parte di applicazione con software R e Python. Tutto il materiale didattico usato durante il corso verrà reso disponibile alla fine del corso.
IL CORSO NON RICHIEDE PREREQUISITI.
Orario: 9-13. Piattaforma Zoom.
Per iscriversi, si prega di compilare il seguente modulo: https://docs.google.com/forms/d/1wkDy40k85bZ9MyEuZCAhepCNMDx1RXXoJYnQB_nGHlg/edit
Programma:
I Giorno (30 Settembre):
- Introduzione al corso.
- Interpretazione di un grafico.
- Costruzione di un grafico: principi, buone pratiche, esempi positivi e negativi
II Giorno (1 Ottobre):
- Visualizzazione dati in R: il pacchetto lattice ed il pacchetto ggplot2.
III Giorno (2 Ottobre):
- Visualizzazione dati in Python: i moduli matplotlib, seaborn, plotly
Costo:
150 euro per gli studenti
300 euro per personale accademico
500 per personale non accademico
Docente:
Giuseppe Jurman, Ph.D. in Matematica, è Responsabile dell’Unità di Ricerca “Data Science for Health” del Centro di Digital Health and WellBeing della Fondazione Bruno Kessler di Trento. I suoi interessi di ricerca si focalizzano principalmente sullo sviluppo e l’applicazione di modelli predittivi di AI data driven (machine/deep learning) per la medicina e la biologia computazionale, in particolare dati clinici, omici e di imaging biomedico.
Comitato scientifico e organizzatore:
Luisa Bernardinelli, Teresa Fazia, Andrea Nova.