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DECISION SUPPORT SYSTEMS and ECONOMIC INTELLIGENCE

Corso Ingegneria Industriale
Curriculum INGEGNERIA GESTIONALE
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 9
Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/06
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 72
Attività formativa Attività formative affini ed integrative

Canale unico

Docenti Massimiliano Ferrara - Tiziana Ciano
Obiettivi La gestione delle Informazioni, dei dati e dei Big Data, dei relativi modelli quantitativi a supporto del Decision-maker, caratterizzano sempre di più il processo decisionale che è richiesto in un’epoca dominata dalla complessità e dalla incertezza. Sapere interpretare, leggere efficacemente i dati a disposizione di un’impresa e creare modelli appropriati per l’individuazione delle strategie ottimali rappresentano la chiave per competere efficacemente sul mercato globale. Decision Support Systems & Economic Intelligence costituisce un corso integrato teso a far acquisire competenze, conoscenza di tecnologie e metodi che consentono di analizzare dati, sia attuali sia relativi alle performance aziendali del passato, al fine di orientare il processo decisionale e la pianificazione attraverso attività di forecasting. Il corso fornisce un’ampia introduzione ai Sistemi di Supporto Decisionale, consentendo agli Studenti di acquisire familiarità con varie tipologie di problemi e con i metodi quantitativi che sono maggiormente utilizzati nella soluzione di problemi economico-gestionali e alla elaborazione di strategie decisionali. Sarà privilegiato un approccio orientato alle applicazioni. Un'attenzione specifica sarà dedicata all'implementazione pratica delle metodologie proposte attraverso pacchetti software di comune utilizzo nella pratica aziendale (Excel), introduzione all'uso di Python e delle reti neurali. Una parte del Corso sarà dedicata alla Teoria delle Decisioni in condizioni di incertezza e all'Intelligenza artificiale (machine learning e deep learning).
Programma PARTE I – Prof. Massimiliano Ferrara - Decisioni, Intelligenza artificiale e modelli predittivi

1. Intelligenza artificiale e modelli quantitativi: Classificazione e Predizione, Algoritmi di Forecasting, Teoria Bayesiana, Alberi decisionali.
3. Teoria dei Grafi e Machine Learning
4.Teoria delle Decisioni in condizioni di incertezza e teoria dei giochi: Utilità attesa, giochi competitivi, cooperativi, giochi in forma estesa, giochi dinamici.

PARTE II - Prof.ssa Tiziana Ciano – Modelli di Supporto alle decisioni e Economic Intelligence

1. Sistemi di supporto alle decisioni, Data Warehousing, Big Data, Data Mining, Business Intelligence, Metodi di Classificazione.
2. La Programmazione lineare: teoria delle soluzioni, risoluzione per via grafica, Problema Primale/Duale, Modelli e applicazioni gestionali con il Risolutore di Excel.
3. La Programmazione Nonlineare. Le condizioni di Kuhn-Tucker e problemi connessi
4. Introduzione all'utilizzo di Python
Testi docente • Bertini C., Gambarelli G., Stach I.,: "STRATEGIE" , G. Giappichelli Editore, Torino, 2019. Capitoli: 4-11-12-13-14-15-16-17
• Ferrara M., Ciano T., Mallamaci V.,: ", Prolegomeni di Programmazione Nonlineare", University PRESS - Centro stampa di Ateneo, 2021
• Fotia P., Introduzione all’uso di Python, University PRESS – Centro Stampa di Ateneo, 2023
• Materiale didattico a cura dei Docenti.
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento

Elenco dei rievimenti:

Descrizione Avviso
Ricevimenti di: Massimiliano Ferrara
ORARIO DI RICEVIMENTO (dal 05 settembre 2023)
Il Prof. Massimiliano Ferrara riceve ogni MARTEDI' E GIOVEDI' dalle 10.00 alle 12.00 (eventualmente anche attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS, previo appuntamento a mezzo e-mail):

E' previsto un servizio di tutoraggio a favore degli Studenti, organizzato dall’Assistant Professor del Gruppo di Ricerca del Decisions_LAB:

- Dr.ssa Tiziana CIANO - (email: t.ciano@univda.it): riceve Studenti e gli Studenti tesisti il GIOVEDI' dalle 15.00 alle 17.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTI: BUSINESS ANALYTICS E MATEMATICA PER L'ECONOMIA.


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Codice insegnamento online non pubblicato

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