I contenuti del corso mirano a fornire allo studente le conoscenze basilari utili a progettare e compilare framework volti all'analisi dei dati ambientali.
Nello specifico il corso si prefigge di:

• esplorare, gestire e manipolare dataset di dati ambientali (fisici, chimici, meteorologico-climatici, geologici, biologici ed ecologici), di natura osservazionale o sperimentale
• calcolare statistiche descrittive
• rappresentare graficamente la distribuzione dei dati
• identificare l’analisi statistica adeguata per rispondere a specifiche domande scientifiche rispetto ai dati raccolti o disponibili
• rappresentare graficamente i risultati e interpretarne il significato

In accordo con i descrittori di Dublino, il sorso si prefigge quanto segue:

• Conoscenza e capacità di comprensione. Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà conoscere i principi fondamentali della gestione, elaborazione e analisi dei dati ambientali e le principali metodologie statistiche utilizzate per rispondere a quesiti scientifici. Dovrà inoltre conoscere le funzionalità di base del linguaggio R per l'analisi dei dati.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Lo studente dovrà essere in grado di utilizzare R per importare, esplorare, gestire e manipolare dataset ambientali, calcolare statistiche descrittive, selezionare le analisi statistiche più appropriate, produrre rappresentazioni grafiche dei dati e sviluppare semplici workflow di analisi riproducibili.
• Autonomia di giudizio. Lo studente dovrà essere in grado di valutare criticamente la qualità dei dati, individuare le procedure analitiche più appropriate in funzione del quesito scientifico e interpretare i risultati ottenuti nel contesto delle problematiche ambientali analizzate.
• Abilità comunicative. Lo studente saprà presentare e discutere i risultati delle analisi mediante grafici, tabelle e output prodotti in R, utilizzando una terminologia scientifica appropriata e un linguaggio tecnico corretto.
• Capacità di apprendimento. Lo studente sarà in grado di approfondire autonomamente l'utilizzo di R attraverso la consultazione della documentazione ufficiale e della letteratura scientifica, estendendo le competenze acquisite a nuovi dataset e a problemi di analisi ambientale.