Big Data Analytics – prof. Pierfrancesco Alaimo Di Loro

Management, Finance and Data Analytics · Università LUMSA · 1º anno · 1º semestre · Sustainable finance and data analytics · 10 CFU · canale unico

Testi d'esame di Big Data Analytics del prof. Pierfrancesco Alaimo Di Loro, canale unico, corso di laurea in Management, Finance and Data Analytics (Laurea magistrale (LM-77)), Università LUMSA, 1º anno · 1º semestre · Sustainable finance and data analytics · 10 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Grolemund – R for Data Science; Witten – An Introduction to Stastistical Learning; Wickham – 2nd; Manly – Multivariate statistical methods; Hastie – The Elements of Stastistical Learning; Giordani – An introduction to clustering with R.

Big Data Analytics – Prof. Pierfrancesco Alaimo Di Loro Canale unico

Corso di laurea: Management, Finance and Data Analytics · Laurea magistrale (LM-77) · 1º anno · 1º semestre · Sustainable finance and data analytics · 10 CFU

LUMSA · Giurisprudenza, Economia, Politica e Lingue moderne (Roma) · 10 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

Grolemund – R for Data Science Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Witten – An Introduction to Stastistical Learning Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Secondari

Wickham – 2nd Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: P. Hewison, Multivariate Statistics with RVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Manly – Multivariate statistical methods Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Hastie – The Elements of Stastistical Learning Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Giordani – An introduction to clustering with R Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: • Basic of statistics and probability: data description, probability, random variables and inference. • R software: the basics of good programming; the R software; processing and visualization of data in R with tidyverse and ggplot2. • Multivariate statistics with applications in R: description and synthesis of multivariate data, multiple regression models.

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Vedi anche: Prof. Pierfrancesco Alaimo Di Loro · Big Data Analytics a LUMSA (tutti i canali)