Docenti: Sergio Cherubini, Simonetta Pattuglia e Luca Gnan

Periodo: dal 6 febbraio al 16 febbraio 2024 (7 gg lezione; 1 verifica)

Il modulo affronta gli aspetti di base del sistema organizzativo e del marketing aziendale. Il modulo, infatti, ribadisce il fondamentale orientamento al mercato inteso sia come domanda che come concorrenza, proponendo un marketing innovativo che riesca a distinguersi in modo efficace, così da generare una total customer experience funzionale al loyalty management nel medio-lungo termine e, allo stesso tempo, idoneo ad una sostenibilità economica e finanziaria mediante alleanze strategiche (co-marketing) orizzontali e verticali. Il tutto con riguardo alle potenzialità offerte dal web, in termini di analytics e relative campagne. Inoltre, sarà illustrato il ruolo dei social media per il marketing e la comunicazione delle organizzazioni con un particolare focus su come predisporre le campagne considerando i diversi strumenti di web marketing e comunicazione (email, social media, chat) e la loro integrazione alla luce di un moderno brand management. 

Successivamente verranno trattati gli indispensabili aspetti di analisi e progettazione dell'assetto organizzativo aziendale nelle sue principali dimensioni: la formalizzazione, la gerarchia, la specializzazione, la tecnologia, l'ambiente e la cultura. Particolare enfasi verrà data al disegno dei sistemi informativi, in modo da fornire gli elementi di base e gli strumenti concettuali utili a comprendere le logiche di progettazione, di funzionamento e di gestione delle architetture degli stessi.

Programma:

• I principi fondamentali del Marketing Innovativo
• Evoluzione del marketing verso la Stakeholder centricity
• Loyalty management e Piano di marketing
• Strategia di loyalty su web
• Le campagne di marketing & communication attraverso social media, email, sms
• La forma conversazionale della comunicazione per il consumatore
• Il processo di branding per l’organizzazione
• I principali KPIs nel social media and networks marketing - L'ascolto integrato e il monitoraggio
• Case histories aziendali
• Organizzazione aziendale e sistemi informativi; L'analisi e la progettazione organizzativa
• I principali sistemi informativi; Le enterprise application; I decision support system
• La gestione dei dati e della conoscenza; La progettazione dei sistemi informativi

Docenti: docenti SAS

Periodo: 14 febbraio 2024 (0,5 g lezione) 

La lezione introduce lo studente all’”universo” SAS e ai primi elementi di programmazione. Si forniranno le specifiche per seguire un corso di elearning sulla programmazione base di SAS.

Docenti: Massimo Regoli, Federico Francone

Periodo: dal 15 febbraio all' 8 marzo 2024 (12 gg lezione;1 verifica) 

L'obiettivo del modulo è quello di introdurre gli elementi essenziali della programmazione in Python, con particolare attenzione alle procedure di web scraping e social data analysis. Si partirà con gli elementi di base di programmazione focalizzando l’attenzione sul linguaggio Python e su alcune librerie particolarmente utili per lo scopo del corso come numpy, scipy, mathplotlib, BeautifulSoup. Verrà trattato con dovuto interesse il mondo delle Basi Dati con necessari accenni a SQL e alle Strutture Dati per concludere con la progettazione di un sistema informativo semplice.

Programma:

• Fondamenti di Programmazione in Python
• Introduction: command line, Programming languages and Python introduction
• Python basis: Main DataTypes; Variables assignments; Comparison operators
• For loops; While loops; Defining functions
• Object Oriented Programming
• Datasets Manipulations

• Python libreries: Scipy, numpy, …

• Basi Dati

• SQL e strutture dati

• Case study: Social Network programming grab data from twitter stream

Docenti: Roberto Rocci, Maurizio Vichi

Periodo: dall'8 al 22 marzo 2024 (11gg lezione; 1 verifica)

Nel modulo verranno mostrati gli approcci, i metodi ed i modelli fondamentali dello statistical learning. In particolare, verranno introdotte le principali tecniche di supervised learning a partire dal modello di regressione lineare e percorrendo alcune sue estensioni per high dimensional data (Ridge e Lasso) e per variabili risposta di diversa natura (Logit, Probit, Poisson regression). Su questa base saranno poi discusse le tecniche di unsupervised learning con particolare enfasi sui metodi per la riduzione dimensionale dei dati (data reduction: Factor Analysis, Cluster Analysis, Principal Component Analysis). Obiettivo del modulo è quello di illustrare il ragionamento statistico che, a partire dalla formulazione di un problema di ricerca, ci porta ad individuare dati e metodo, o modello, utili per una sua soluzione.

Programma:

• Introduzione
• Analisi della dipendenza: modello lineare
• Analisi della dipendenza: modelli lineari generalizzati
• Modelli a variabili latenti: analisi fattoriale

Data reduction: cluster analysis e analisi in componenti principali

Docente: Alessandra Barone

Periodo: dal 26 al 28 marzo, 9 e 10 aprile, dal 15 al 23 aprile 2024 (11 gg lezione; 2 gg di self learning; 1 verifica)

Obiettivo del modulo è rendere autonomi i partecipanti nell’utilizzo degli strumenti, linguaggi e ambienti SAS utilizzati per le attività di accesso, gestione, organizzazione dei dati e per la preparazione di modelli e flussi destinati al trattamento ed analisi delle informazioni in essi contenuti, attraverso le componenti SAS. Questo corso è di preparazione per la certificazione di base in SAS.

Programma:

• Programmazione SAS 1 
• Programmazione SAS 2 

Programmazione SAS 2 - Case Study