Course Syllabus
Obiettivi formativi
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso si propone di far conoscere i fondamenti dei sistemi informativi aziendali, delle principali tecnologie web (social media e non solo) a supporto dei servizi digitali (pubblici e privati) e delle strategie aziendali, e le principali tecnologie di analisi dei dati. Gli studenti acquisiscono conoscenze approfondite delle tecniche di management dei dati, dei meccanismi di estrazione di informazioni e creazione di conoscenza a supporto delle decisioni aziendali, inoltre avranno conoscenza dei principali metodi e strumenti informatici utilizzati dalle aziende di servizi e dalle istituzioni pubbliche
*Conoscenza e capacità di comprensione applicate *
Gl studenti partecipano a esercitazioni pratiche con software di analisi dei dati, su casi da studiare singolarmente o a gruppi mediante l’utilizzo di tecnologie web, finalizzate alla produzione di documenti oggetto di valutazione.
Inoltre il corso permette di imparare ad usare software di text analytics su dati reali. Attraverso lo sviluppo di progetti in gruppo gli studenti impareranno a recuperare i dati, pulirli e analizzarli per presentare poi i risultati.
Autonomia di giudizio
Attraverso l'analisi di dati gli studenti sono chiamati a formulare giudizi e valutare le strategie aziendali di comunicazione o di marketing basato sulle tecnologie web. Le discussioni in aula e i feedback dei docenti sui progetti, supportano lo sviluppo della capacità di valutazione autonoma dei casi aziendali.
Abilità comunicative
Gli studenti devono presentare oralmente i progetti di gruppo davanti ai colleghi e ai docenti, sviluppando capacità di comunicazione chiara, sintetica ed efficace. Durante le lezioni interattive e le discussioni di casi, viene incentivata la partecipazione attiva e il confronto.
Capacità di apprendere
Il corso fornisce agli studenti strumenti metodologici e pratici che consentono di sviluppare capacità di apprendimento autonomo nel campo dei sistemi informativi e delle tecnologie digitali. Grazie alle esercitazioni pratiche e ai progetti di gruppo, gli studenti imparano a ricercare nuove fonti, aggiornarsi sulle tecnologie emergenti, e trasferire le competenze acquisite a contesti e problemi differenti. Ciò favorisce lo sviluppo di un approccio di lifelong learning, necessario per affrontare l’evoluzione continua dei servizi digitali e delle metodologie di analisi dei dati.
Contenuti sintetici
- Scienza dei servizi
- Sistemi informativi
- Social Media
- Big Data
- CRM
- Social Media Marketing
- Social Media Analytics
- Artificial Intelligence
Programma esteso
1 Scienza dei Servizi (SSME)
1.1 Servizi digitali e KIBS
2 Sistemi Informativi Aziendali
2.1 Sistemi Informativi a supporto operativo
2.2 Sistemi Informativi direzionali
2.3 CRM
3 Social Media
3.1 Social Media Marketing
3.2 Social Media Analytics
4 Big Data
4.1 BI e Big Data Analytics
5 Artificial Intelligence
5.1 Machine learning
6 Tecniche di trattamento dei dati non strutturati
6.1 Text Mining con software (Orange)
7 Laboratorio di Text Mining
Prerequisiti
Buone capacità di apprendimento, scrittura e conversazione, oltre a una conoscenza generale delle principali tecnologie e applicazioni dell'informatica. Conoscenza di base del pacchetto Office.
Metodi didattici
Il corso è erogato in italiano e prevede ore frontali e attività di laboratorio.
Le lezioni frontali sono dedicate all'approfondimento degli argomenti teorici inerenti il corso.
Le esercitazioni sono mirate all'utilizzo di software di trattamento dei dati non strutturati (testuali), in particolare per eseguire operazioni di Text Mining su dati scaricati da diverse fonti Web.
Nel dettaglio:
- 16 lezioni da 2 ore svolte in modalità erogativa in presenza;
- 8 esercitazioni da 2 ore in modalità interattiva in presenza.
Durante le esercitazioni il docente inizia con una parte in cui vengono esposti dei concetti (modalità erogativa) e poi si apre un’interazione con gli studenti che definisce la parte successiva della lezione (modalità interattiva).
Modalità di verifica dell'apprendimento
La modalità di verifica si basa su una prova scritta.
La prova scritta si svolge al computer ed è composta da 3 domande aperte (brevi saggi) e 10 domande chiuse a risposta multipla (VERO/FALSO). Le domande aperte hanno l'obiettivo di valutare le capacità di ragionamento e di discussione critica di un argomento del corso. Le domande chiuse hanno l'obiettivo di valutare la preparazione su tutti gli argomenti del corso. Le domande aperte hanno un peso maggiore nel computo del voto finale.
In sede di valutazione viene considerata la capacità dello studente di rispondere a quesiti specifici facendo riferimento agli aspetti teorici e pratici (mediante esempi) connessi all'argomento richiesto.
La prova d'esame è comune sia per gli studenti frequentanti sia per i non frequentanti.
Non sono previste prove intermedie.
Durante il laboratorio gli studenti sono invitati a svolgere un progetto in gruppo, non è obbligatorio, chi lo porta a termine avrà qualche punto in più all'esame. Gli studenti non frequentanti possono liberamente scegliere se svolgere il progetto.
Testi di riferimento
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M. Mezzanzanica, D. Cavenago, “Scienza dei servizi – Un percorso tra metodologie e applicazioni”, Springer-Verlag Italia, (2010) [ISBN: 978 88 470 1363 6];
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V. Cosenza, "Social media ROI", Apogeo, 2012, ebook acquistabile in rete, capitoli: 1, 2, 4, 5 (i concetti fondamentali).
Nel corso delle lezioni sarà indicato dai docenti ulteriore materiale (slide, articoli…).
Sustainable Development Goals
Learning objectives
Knowledge and understanding
The course aims to introduce students to the fundamentals of corporate information systems, the main web technologies (social media and others) supporting digital services (public and private) and corporate strategies, and the main data analysis technologies. Students will acquire in-depth knowledge of data management techniques, information extraction mechanisms and knowledge creation to support business decisions, and will also have knowledge of the main IT methods and tools used by service companies and public institutions
- Applied knowledge and comprehension skills.
Students participate in practical exercises with data analysis software, on cases to be studied individually or in groups using web technologies, aimed at producing documents for evaluation.
In addition, the course enables students to learn how to use text analytics software on real data. Through the development of group projects, students will learn how to retrieve data, clean and analyse it and then present the results.
Autonomy of judgement
Through the analysis of data, students are called upon to make judgements and evaluate corporate communication or marketing strategies based on web technologies. Classroom discussions and lecturer feedback on projects support the development of the ability to independently evaluate business cases.
Communication skills
Students have to present group projects orally in front of colleagues and lecturers, developing clear, concise and effective communication skills. During interactive lectures and case discussions, active participation and discussion is encouraged.
Learning skills
The course provides students with methodological and practical tools that foster the ability to learn independently in the field of information systems and digital technologies. Through hands-on exercises and group projects, students learn how to explore new sources, keep up to date with emerging technologies, and transfer the acquired competences to different contexts and problems. This supports the development of a lifelong learning approach, essential to cope with the continuous evolution of digital services and data analysis methodologies.
Contents
- Information Systems
- Service Science
- Social Media
- Big Data
- CRM
- Social Media Marketing
- Social Media Analytics
- Artificial Intelligence
Detailed program
1 Service Science (SSME)
1.1 Digital services and KIBS
2 Business Information Systems
2.1 Operational Support Information Systems
2.2 Management Information Systems
2.3 CRM
3 Social Media
3.1 Social Media Marketing
3.2 Social Media Analytics
4 Big Data
4.1 BI and Big Data Analytics
5 Artificial Intelligence
5.1 Machine learning
6 Unstructured Data Processing Techniques
6.1 Text Mining with software (Orange)
7 Text Mining workshop
Prerequisites
Good skills in learning, writing and speaking, together with a general knowledge about the main technologies and applications of Computer Science. Basic knowledge of the Office package.
Teaching methods
The course is delivered in Italian and includes lectures and exercises.
The lectures are dedicated to the study of the theoretical topics related to the course.
The exercises are aimed at using tools to analyze unstructured data (texts), in particular to perform Text Mining techniques on data scraped from the web.
In detail:
- 16 2-hour lectures delivered in face-to-face delivery mode;
- 8 2-hour tutorials in interactive face-to-face mode.
During the exercises, the lecturer starts with a part in which concepts are exposed (delivery mode) and then opens up an interaction with the students that defines the next part of the lesson (interactive mode).
Assessment methods
The verification method is based on a written test.
The written test takes place at the computer and it consists of 3 open (short essays) and 10 closed questions with multiple answers (TRUE/FALSE). Open questions aim to evaluate the reasoning and critical discussion skills of a topic. The closed questions aim to evaluate the preparation on all the topics of the course. Open questions have a greater weight in the calculation of the final grade.
The evaluation is focused on the student's ability to answer to specific questions by referring both to the theoretical and practical aspects (through examples) connected to the requested topic.
The test is common for both attending students and non-attending students.
There are no intermediate tests.
During the course, students are invited to carry out a project in a group, it is not mandatory, whoever completes it will have a few more points in the exam. Non-attending students can freely choose whether to carry out the project.
Textbooks and Reading Materials
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M. Mezzanzanica, D. Cavenago, “Scienza dei servizi – Un percorso tra metodologie e applicazioni”, Springer-Verlag Italia, (2010) [ISBN: 978 88 470 1363 6];
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V. Cosenza, "Social media ROI", Apogeo, 2012, ebook available on internet, chapters: 1, 2, 4, 5 (the basic concepts).
Further material (slides and papers on specific topics) is available on the elearning page of the course.
