Obiettivo dell'insegnamento è di fornire, ai discenti, la conoscenza degli aspetti metodologici e applicativi dei principali metodi classici e moderni di analisi statistica per i processi decisionali aziendali e di governance, sviluppando altresì capacità di organizzazione ed elaborazione statistica di dati provenienti da indagini campionarie, da banche dati o da sistemi informativi aziendali.
L'insegnamento si fonda sul paradigma scientifico dello “Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction” (Hastie, Tibshirani, Friedman, 2001), che rappresenta il punto di partenza per il connubio tra la statistica moderna e le scienze informatiche finalizzato alla “Intelligent Data Analysis” (Hand, Berthold, 2005) nell'era dei Big Data (Manyika et al., 2011) e Data Science.
Il percorso formativo parte dai concetti introduttivi relativi alla organizzazione e descrizione dei dati, propone l'elaborazione dei dati attraverso i modelli statistici di base, affronta, successivamente, la tematica della sintesi statistica attraverso i metodi di analisi multivariata in contesti di Data Mining, infine propone alcuni metodi propri dello Statistical Learning o Machine Learning per l'analisi dei Big Data.
