Prof. Maria Paola Faggiano: i libri dei suoi insegnamenti

1. Che cosa si intende per innovazione organizzativa e quali forme può assumere?
2. Come si progetta un processo di ricerca e sviluppo in un'organizzazione?
3. Quali fattori favoriscono la capacità innovativa di un'impresa?
4. Che cosa si intende per open innovation e quali modelli di collaborazione prevede?
5. Come si valuta il rischio associato a un progetto di ricerca?
6. Quali metodi si usano per la gestione di un portafoglio di progetti innovativi?
7. Come si misura l'output di un'attività di ricerca?
8. Che cosa si intende per proprietà intellettuale e quale ruolo svolge nell'innovazione?
9. Come si costruisce una rete di collaborazione tra organizzazioni di ricerca?
10. Quale ruolo hanno i distretti tecnologici nella diffusione dell'innovazione?
11. Come si analizza la capacità di assorbimento di un'organizzazione?
12. Che cosa si intende per ciclo di vita dell'innovazione e come si gestisce?
13. Quali strumenti si utilizzano per la valutazione dei progetti di ricerca?
14. Come si affronta la diffusione di un'innovazione presso gli utenti?
15. Quali sono le barriere all'innovazione nelle organizzazioni pubbliche e private?
16. Come si progetta un percorso di formazione per favorire la ricerca interna?
17. Che cosa si intende per design thinking e quali fasi comprende?
18. Come si misura la performance dell'innovazione in un'organizzazione?
19. Quali politiche pubbliche sostengono la ricerca nelle imprese?
20. Come si valutano i rischi di dipendenza da fornitori di conoscenza esterni?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Quali sono i passi di una pipeline per l'analisi avanzata dei dati?
2. Come si pulisce un insieme di dati prima di applicare un modello statistico?
3. Che cosa si intende per analisi esplorativa dei dati e quali strumenti utilizza?
4. Come si scelgono le variabili esplicative in un modello predittivo?
5. Quali metodi di validazione incrociata si usano per valutare un modello?
6. Come si interpreta la matrice di confusione in un problema di classificazione?
7. Che cosa si intende per overfitting e come si riconosce?
8. Come si applica l'analisi delle componenti principali a un insieme di variabili?
9. Quali tecniche di clustering si utilizzano per raggruppare osservazioni simili?
10. Come si visualizzano i risultati di un'analisi multivariata per un pubblico non tecnico?
11. Che cosa si intende per modello lineare generalizzato e quando si utilizza?
12. Come si gestiscono i dati non strutturati nella ricerca comunicativa?
13. Quali criteri guidano la scelta di un grafico per comunicare una relazione tra variabili?
14. Come si documenta un'analisi dei dati in modo riproducibile?
15. Che cosa si intende per etica nell'analisi dei dati e quali rischi comporta?
16. Come si comunicano le incertezze di una stima statistica?
17. Quali strumenti si usano per la presentazione dinamica dei risultati?
18. Come si valuta la qualità dei dati raccolti da fonti online?
19. Che cosa si intende per dati aperti e quale valore producono per la comunicazione?
20. Come si costruisce una storia basata sui dati che sia convincente e accurata?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Quali sono le fasi di un processo di analisi dei dati?
2. Come si scelgono le variabili più adatte per rispondere a una domanda di ricerca?
3. Quali tecniche di statistica descrittiva sono più utili per sintetizzare i dati?
4. Come si sceglie il tipo di grafico più adatto a comunicare un risultato?
5. Quali errori comuni si commettono nella presentazione dei dati?
6. In che modo la pulizia dei dati influisce sulla qualità dell'analisi?
7. Come si interpreta un intervallo di confidenza?
8. Quali sono i principi della visualizzazione efficace dei dati?
9. Come si comunicano incertezza e variabilità in un report?
10. Quale ruolo hanno le metriche nel monitoraggio di un progetto?
11. In che modo le tabelle possono facilitare la lettura dei risultati?
12. Come si costruisce una narrazione basata sui dati per un pubblico non tecnico?
13. Quali strumenti si utilizzano per l'analisi esplorativa dei dati?
14. Come si valuta la qualità di una fonte di dati?
15. Quale differenza c'è tra correlazione e causalità nell'analisi dei dati?
16. In che modo la privacy incide sulla raccolta e sulla comunicazione dei dati?
17. Come si verifica la robustezza di un risultato statistico?
18. Quali strumenti supportano la reportistica periodica dei dati?
19. Come si adatta la comunicazione dei dati a diversi destinatari?
20. Quali criteri orientano la scelta di un'analisi per un problema decisionale?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.