Metodi quantitativi e applicazioni per i big data è la materia matematico-statistica del 1° anno L18 Mercatorum specifica per l'indirizzo Economico Digitale. Con 8 CFU è l'equivalente, per questo indirizzo, di Metodi quantitativi per le decisioni aziendali: condivide lo stesso blocco iniziale di analisi matematica, ma dedica la seconda metà del corso a statistiche, modelli e regressione applicati al mondo dei big data.
Community L18 Gestione d'Impresa — Mercatorum
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Programma: di cosa parla il corso
Obiettivi formativi
Il corso affronta il fenomeno dei big data — dati che per mole, eterogeneità e velocità di generazione superano le capacità dei tradizionali strumenti di gestione — illustrando le metodologie e gli strumenti per trasformarli in valore per il processo decisionale d'impresa (il ruolo del "Data Scientist"). Dopo un focus metodologico sulle applicazioni matematiche di base, il corso presenta le soluzioni tecniche per la memorizzazione, l'uso e l'analisi dei big data. Fonte: programma ufficiale 0182508SECSS06II.
Blocco 1 — Fondamenti di analisi matematica
- Algebra di base — insiemi, equazioni e disequazioni di primo e secondo grado, geometria analitica
- Funzioni di una variabile — definizioni, iniettività e invertibilità, funzioni elementari (lineari, esponenziali, logaritmiche)
- Limiti e derivate — calcolo dei limiti, funzioni continue, derivate e regole di derivazione
Blocco 2 — Big Data: concetti e criticità
- Cosa sono i Big Data — caratteristiche distintive e criticità nella gestione
- Big Data per il business — come le imprese utilizzano i big data per il processo decisionale
- Statistiche e modelli per i Big Data — strumenti statistici applicati a dataset di grandi dimensioni
Blocco 3 — Analisi applicata e strumenti
- Big Data e serie storiche — analisi di dati che evolvono nel tempo
- Regressione lineare con variabili dummy — tecnica per includere variabili categoriche nei modelli di regressione
- Business analytics — strumenti e software per l'analisi statistica applicata al business
- Regressione lineare in R — applicazione pratica guidata con il software R
Codici nel tempo — 2 varianti
Metodi quantitativi e applicazioni per i big data è materia del 1° anno specifica dell'indirizzo Economico Digitale. Il piano di studi assegna uno dei codici seguenti in base all'anno di immatricolazione — non si sceglie.
| Piano | Codice | CFU | Videolezioni | Elaborato premialità | Programma |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025 (attuale) | 0182508SECSS06II |
8 | 40 | Binario: 0 o +1 punto | Programma → |
| 2017 | 0181708SECSS06II |
8 | 48 | Scalare: 0, +1 o +2 punti | Programma → |
Hai il codice 2017? Il nucleo del programma (analisi matematica + big data) è lo stesso. Il piano 2017 è più esteso (48 videolezioni contro 40) e include teoremi aggiuntivi di calcolo differenziale (Rolle, Lagrange, Fermat) nel blocco matematico, ma i contenuti sui big data (moduli finali) sono identici. Consulta la piattaforma per vedere quale codice è attivo nel tuo percorso.
Premialità: elaborato e web conference
La didattica sincrona garantisce una premialità facoltativa che si somma al voto dell'esame finale, ma solo se l'esame è già stato superato con almeno 18/30.
Schema — Premialità piano 2025 (0182508SECSS06II)
| Attività sincrona | Punti max | Come si ottiene |
|---|---|---|
| Web conference | +1 punto | Superare il test finale di ogni web conference (≥ 4/5 risposte corrette = +0,5 punti ciascuna, fino al tetto di +1) |
| Elaborato | +1 punto | Giudizio binario: sufficiente (+1 punto) o insufficiente (0 punti). Due tracce disponibili. |
| Totale massimo | +2 punti | Solo se voto esame ≥ 18/30. Si somma al voto finale. |
Nel piano 2017 il meccanismo è simile (web conference + elaborato, tetto massimo 2 punti) ma la valutazione dell'elaborato è su scala (0, 1 o 2 punti) anziché binaria. Verifica sempre il tuo codice esatto in piattaforma prima di contare sulla premialità.
Schema: le caratteristiche dei Big Data
Schema — Le 5 caratteristiche dei Big Data
| Caratteristica | Cosa significa | Implicazione pratica |
|---|---|---|
| Volume | Quantità di dati generati, spesso oltre le capacità dei database tradizionali | Servono architetture di storage distribuito |
| Velocità | Rapidità con cui i dati vengono generati e devono essere elaborati | Analisi in tempo reale o quasi reale |
| Varietà | Dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati (testo, log, immagini) | Strumenti diversi da quelli dei database relazionali classici |
| Veridicità | Affidabilità e qualità dei dati, gestione di rumore e incompletezza | Pulizia e validazione dei dati prima dell'analisi |
| Valore | Capacità di trasformare i dati grezzi in decisioni utili all'impresa | È l'obiettivo finale di tutto il processo di analisi |
Schema: i livelli di business analytics
Schema — Dai dati alle decisioni: i 4 livelli di analytics
| Livello | Domanda a cui risponde | Esempio di strumento |
|---|---|---|
| Descriptive | Cosa è successo? | Statistiche descrittive, dashboard di sintesi |
| Diagnostic | Perché è successo? | Analisi delle correlazioni, confronto tra gruppi |
| Predictive | Cosa succederà? | Regressione lineare, analisi delle serie storiche |
| Prescriptive | Cosa conviene fare? | Modelli di ottimizzazione e supporto alla decisione |
Il corso si concentra soprattutto sui livelli predittivi (regressione lineare, variabili dummy, serie storiche), con il software R come strumento applicativo per mettere in pratica questi modelli.
Come lo studiano
- Il blocco matematico iniziale non va sottovalutato. Anche se il titolo del corso parla di big data, quasi tre quarti del programma sono analisi matematica di base — consolidare funzioni, limiti e derivate rende molto più semplice affrontare la parte finale su regressione e modelli.
- La regressione con variabili dummy richiede di capire prima la regressione lineare semplice. Conviene ripassare il concetto di retta di regressione prima di affrontare l'estensione con variabili categoriche.
- R si impara meglio seguendo gli esempi passo passo nelle videolezioni piuttosto che cercando di programmare da zero — il corso lo presenta come strumento applicativo, non come corso di programmazione.
Domande dalla community
- Big data e statistica sono la stessa cosa?
- No: la statistica fornisce gli strumenti metodologici (medie, regressione, test), mentre "big data" descrive la scala e le caratteristiche dei dati (volume, velocità, varietà) che rendono necessario adattare quegli strumenti a contesti diversi dai dataset tradizionali di piccole dimensioni.
- Serve installare R sul proprio computer per seguire il corso?
- Il modulo sulla regressione lineare in R è presentato come applicazione guidata all'interno delle videolezioni — verifica in piattaforma se è richiesta un'installazione locale o se il corso fornisce un ambiente già pronto.
Come funziona l'esame
Le modalità d'esame cambiano frequentemente. Trova tutto nella guida aggiornata:
Come funzionano gli esami Mercatorum e Pegaso →Quanto tempo serve
Con 8 CFU distribuiti tra fondamenti matematici e applicazioni sui big data, il corso richiede 6-8 settimane di studio attivo per chi non ha già dimestichezza con l'analisi matematica di base. Il blocco finale su regressione, serie storiche e R è quello più specifico e nuovo per la maggior parte degli studenti.
- Settimane 1-3: fondamenti matematici — algebra, funzioni, limiti, derivate
- Settimane 4-5: concetti e criticità dei big data, statistiche e modelli
- Settimane 6-8: serie storiche, regressione con variabili dummy, business analytics e R, ripasso finale
Questa materia ti prepara a...
Metodi quantitativi e applicazioni per i big data introduce strumenti quantitativi e analitici utili per le materie successive dell'indirizzo Economico Digitale del piano L18 Mercatorum, in particolare quelle orientate a marketing digitale e strategia basata sui dati.
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Nel gruppo trovi confronto con altri studenti sugli esercizi più complessi, in particolare su regressione e modelli per i big data.
Domande frequenti
8 CFU, 1° anno, SSD SECS-S/06. Il codice del piano 2025 è 0182508SECSS06II. Codice precedente: 0181708SECSS06II (2017). Il corso è specifico dell'indirizzo Economico Digitale.
Il programma comprende un blocco di analisi matematica di base (equazioni, funzioni, limiti, derivate) condiviso con Metodi quantitativi per le decisioni aziendali, seguito da un blocco specifico sui big data. Serve una base algebrica solida per affrontare bene la seconda parte.
Il programma include un modulo sulla regressione lineare in R, presentato come applicazione pratica guidata — non richiede conoscenze di programmazione pregresse. Testo di riferimento: "An Introduction to Statistical Learning" (James, Witten, Hastie, Tibshirani), capitoli 2 e 3.
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