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James – Tibshirani R

Libro adottato a Ca' Foscari, Chieti-Pescara, Trieste, a.a. 2026/2027 · 13 canali

«James – Tibshirani R» è adottato per Data Analytics For Business dal prof. Paolo Postiglione (Business Administration – Chieti-Pescara); per Business Analytics dal prof. Ilaria Prosdocimi (Data Analytics for Business and Society – Ca' Foscari); per Statistical Learning For Data Science - 1 dal prof. Vera Djordjilovic (Data Analytics for Business and Society – Ca' Foscari); per Statistical Learning For Data Science - 1 - Practice dal prof. Vera Djordjilovic (Data Analytics for Business and Society – Ca' Foscari); e in altri 7 insegnamenti.

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Come lo indica il docente: James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R (2021). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Second Edition. Springer · James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R (2015). An Introduction to Statistical Learning. 6th version. Springer. Webpage http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ · James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R (2015). An Introduction to Statistical Learning. 6th version. Springer. Webpage http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ Chapters 1-7 (e altre 4 varianti)

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Data Analytics For Business – Prof. Paolo Postiglione Canale unico

Corso di laurea: Business Administration · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia · 9 CFU · apri nel catalogo · Business Administration · 2º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 6 CFU (Percorso in Business e Consulting). 1. Brevi richiami di inferenza statistica. 2. Brevi richiami sul software R. 3. Il modello di regressione lineare. 4. Il modello di regressione lineare ed R. 5. Il modello di regressione logistica. 6. Il modello di regressione logistica ed R. 9 CFU (Percorso in Business e Governance). 1. Brevi richiami di inferenza statistica. 2. Brevi richiami sul software R. 3.

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Business Analytics – Prof. Ilaria Prosdocimi Canale unico

Corso di laurea: Data Analytics for Business and Society · Laurea magistrale · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Ca' Foscari · Area economica e manageriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Analytics for Business and Society · 1º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slides e altro materiale reso disponibile su Moodle.
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Statistical Learning For Data Science - 1 – Prof. Vera Djordjilovic Canale unico

Corso di laurea: Data Analytics for Business and Society · Laurea magistrale · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Ca' Foscari · Area economica e manageriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Analytics for Business and Society · 1º anno · 1º semestre ›

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Statistical Learning For Data Science - 1 - Practice – Prof. Vera Djordjilovic Canale unico

Corso di laurea: Data Analytics for Business and Society · Laurea magistrale · 1º anno · 1º semestre · 0 CFU

Ca' Foscari · Area economica e manageriale · 0 CFU · apri nel catalogo · Data Analytics for Business and Society · 1º anno · 1º semestre ›

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Statistical Learning For Data Science - 2 – Prof. Nicola Lunardon Canale unico

Corso di laurea: Data Analytics for Business and Society · Laurea magistrale · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Ca' Foscari · Area economica e manageriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Analytics for Business and Society · 1º anno · 1º semestre ›

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Apprendimento Statistico e Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Economia, Ambiente e Sviluppo – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-56) · 2º anno · 1º semestre

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · CFU · apri nel catalogo · Economia, Ambiente e Sviluppo – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso si propone di fornire le idee, i concetti essenziali e le tecniche di apprendimento statistico e automatico in particolare per problemi di apprendimento supervisionato. 1. Introduzione 2. Che cos'è l'apprendimento statistico (o machine learning)? a. Apprendimento supervisionato e non supervisionato: alcuni esempi e ambiti di applicazione b.

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Approfondimento di Data Science per L'Economia – Prof. Alfredo Cartone Canale unico

Corso di laurea: Economics and Business Analytics · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo · 3 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Sviluppo di un progetto di Data Science su argomento assegnato dal docente e in approfodnimento a temi di modelli o metodi affrontati in altri corsi

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Data Science per L'Economia – Prof. Paolo Postiglione Canale unico

Corso di laurea: Economics and Business Analytics · Laurea magistrale (LM-56) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia · 9 CFU · apri nel catalogo · Economics and Business Analytics · 1º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Introduzione ad R. Analisi esplorativa con R. 2. Metodi statistici per l’analisi di dati economici: 2.1 Modello di regressione multipla con R. 2.2 Modello di regressione logistica con R. 2.3 Alberi di regressione con R. 2.4 Analisi in componenti principali con R. 2.5 Modello di regressione multiplo per dati territoriali con R.

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Data Science per L'Economia II – Prof. Roberto Benedetti Canale unico

Corso di laurea: Economics and Business Analytics · Laurea magistrale (LM-56) · 2º anno · 2º semestre · Data Science ed Economia Digitale · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Analisi di dati Network 2. Metodi Regressivi Avanzati 3. Cluster Analysis 4. Serie Storiche 5. Analisi Fattoriale e Modelli ad Equazioni Strutturali 6. Analisi delle Corrispondenze 7. Multidimensional Scaling

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Apprendimento Statistico e Machine Learning – Prof. Leonardo Egidi Canale unico

Corso di laurea: Marketing e Management – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 1º semestre · Management · 9 CFU / 1º anno · 1º semestre · Marketing · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Marketing e Management – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso si propone di fornire le idee, i concetti essenziali e le tecniche di apprendimento statistico e automatico in particolare per problemi di apprendimento supervisionato. 1. Introduzione 2. Che cos'è l'apprendimento statistico (o machine learning)? a. Apprendimento supervisionato e non supervisionato: alcuni esempi e ambiti di applicazione b.

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Apprendimento Statistico e Machine Learning – Prof. Leonardo Egidi Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · 1º anno · 1º semestre · 9 CFU

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Argomenti del programma: Il corso si propone di fornire le idee, i concetti essenziali e le tecniche di apprendimento statistico e automatico in particolare per problemi di apprendimento supervisionato. 1. Introduzione 2. Che cos'è l'apprendimento statistico (o machine learning)? a. Apprendimento supervisionato e non supervisionato: alcuni esempi e ambiti di applicazione b.

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Altri 2 canali adottano questo libro: sono nell'elenco qui sopra.

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