Economics and communication for management and innovation - Economia e comunicazione per il management e l’innovazione

Parte 1 - Tecnologie Introduzione alla teoria dell'informazione e alla gestione dei dati Una breve (e incompleta) storia dell'informatica e della scienza dei dati Reti di trasmissione dati Cloud computing Sicurezza informatica Digital ledger technologies Tecnologie immersive Intelligenza artificiale Internet delle cose, sistemi cyberfisici e produzione intelligente Trasformazione digitale e sviluppo di città intelligenti Trasporto intelligente Parte 2 - Strumenti Analisi dei Big Data Business intelligence Data mining Machine learning Parte 3 - Imprenditorialità digitale Strategie aziendali orientate al digitale Digitalizzazione in diversi settori: servizi finanziari, sanità, produzione, servizi pubblici Casi di studio

Non sono richiesti prerequisiti particolari sebbene una conoscenza di base della statistica e della matematica facilita l'apprendimento dei contenuti del corso.

Textbook "Digital transformation and data management" Francesco Bellini, Fabrizio D’Ascenzo (edited by) - Pacini Editore 2020 Lesson slides Bibliography for each lessons

Test su parte 2) Tools del programma

Esame pratico sulla Parte 2 del programma del corso; materiale disponibile su Google classroom (10%). Questa parte non è obbligatoria ma permette di aspirare a ottenere il voto massimo; senza il voto massimo ottenibile è 27. Esame orale sulla Parte 1 del programma del corso; libro e materiale disponibile su Google classroom (50%). Per esigenze organizzative la prova orale potrebbe essere sostituita da un test scritto. Presentazione e discussione di un project work (un documento di ricerca o un piano di impresa tecnologica) che dimostri l'utilizzo e la conoscenza degli argomenti e degli strumenti del corso (40%). Il Prof. Bellini può rifiutare il contenuto dell'elaborato se non è in linea con il programma del corso. Gli studenti devono presentare la proposta di project work compilando il modulo Google entro 30 giorni prima della data d'esame prevista. Gli elaborati devono essere consegnati almeno 5 giorni prima della data d'esame. La registrazione tramite InfoStud è obbligatoria.

Lezioni teoriche in aula ed esercitazioni nel laboratorio di informatica.