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Introduzione alla Data Science per Fisici – Trento

Università di Trento · Dipartimento di Fisica · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Luca Tubiana Canale unico

Corso di laurea: Fisica – sede di Trento · Laurea triennale (L-30) · esame facoltativo · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Fisica · 6 CFU · apri nel catalogo · Fisica – sede di Trento · 3º anno · 2º semestre ›

Information theory, inference, and learning algorithms, D. J.Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Il materiale necessario è fornito dal docente sotto forma di appunti e articoli scientifici in pdf.
  • La maggior parte del corso segue il libro
  • L' acquisto del libro non è necessario, ma è una lettura consigliata per chi desidera approfondire ed estendere in seguito i contenuti teorici del corso.
  • Per gli approcci Bayesiani faremo riferimento in particolare ad alcune parti dei seguenti testi, disponibili in pdf. I testi sono consigliati per approfondimento, le parti utilizzate sono indicate nelle note di ogni lezione.

Argomenti del programma: I. Concetti fondamentali I.a Teoria della probabilità - assiomi di Kolmogorov - T. di Bayes - Variabili stocastiche, momenti, distribuzioni. - Approccio Bayesiano alla teoria delle probabilità: assiomi di Cox e ragionamenti Bayesiani. I.b Python e approcci numerici - introduzione a Python, Jupyter, conda. II.

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