Master in Statistiek, Data Intelligence en Grondslagen van de Wetenschappen

Eerste semester, deel A

Tutorial: Inleiding tot STATA voor gegevensanalyse door Riccardo Cappelli

STATA is statistische software die veel wordt gebruikt bij data-analyse en statistisch onderzoek. Deze cursus heeft tot doel studenten te helpen vertrouwd te raken met de grondbeginselen van STATA. Er zal een overzicht worden gegeven van de belangrijkste STATA-technieken, evenals de toepassing van deze technieken op gegevens uit de echte wereld.

Risico- en besluitvorming voor datawetenschap en AI door Norman Fenton

Deze module biedt een uitgebreid overzicht van uitdagingen op het gebied van risicobeoordeling, voorspelling en besluitvorming op het gebied van de volksgezondheid en de geneeskunde, de wet, de overheidsstrategie, de transportveiligheid en consumentenbescherming. Studenten zullen leren hoe ze een groot deel van de verwarring over risico's in het publieke debat kunnen doorzien en zullen methoden en hulpmiddelen aangereikt krijgen voor een verbeterde risicobeoordeling die direct kan worden toegepast op persoonlijke, groeps- en strategische besluitvorming.

De module gaat ook rechtstreeks in op de beperkingen van big data en machine learning voor het oplossen van beslissings- en risicoproblemen. Terwijl klassieke statistische technieken voor risicobeoordeling worden geïntroduceerd (waaronder het testen van hypothesen, p-waarden en regressie), legt de module de ernstige beperkingen van deze methoden bloot. In het bijzonder richt het zich op de behoefte aan causale modellering van problemen en een Bayesiaanse benadering van waarschijnlijkheidsredenering. Bayesiaanse netwerken worden overal als verbindend thema gebruikt.

Causaliteit en waarschijnlijkheden door Alexander Gebharter

Deze cursus biedt een spoedcursus in de basis van de waarschijnlijkheidstheorie, gevolgd door een overzicht van causaliteitsrekeningen met betrekking tot waarschijnlijkheden. Het algemene idee is dat causale structuur verschillende soorten probabilistische afhankelijkheid verklaart. Hoewel kennis van correlatie een nuttig hulpmiddel is voor voorspelling, biedt alleen causale informatie een betrouwbare gids om iemands omgeving te controleren.

Epistemologie II door Alexander Gebharter

Wat is kennis? Hoe verhoudt het zich tot waarheid en rationaliteit? Hoe kunnen we onze overtuigingen rechtvaardigen en hoe moeten we ze herzien in het licht van nieuw binnenkomend bewijs? Dit zijn enkele van de belangrijkste vragen die binnen de epistemologie worden gesteld. "Epistemologie I" en "Epistemologie II" onderzoeken vragen als deze en hoe ze worden beantwoord door de huidige rekeningen op de markt, evenals de nieuwe problemen die deze antwoorden met zich meebrengen.

Tutorial: R & Matlab door Federico Giri

Deze cursus heeft tot doel een inleiding te geven tot Matlab (R) programmeertechnieken.

Tutorial: PYTHON door Adriano Mancini

De cursus is gestructureerd om leerlingen door Python-programmering te begeleiden, van fundamentele concepten tot geavanceerde datawetenschapstechnieken. Het begint met een inleiding tot Python om de kernprincipes van programmeren, inclusief datastructuren, te begrijpen. Het laatste deel van de cursus introduceert krachtige bibliotheken voor datawetenschap: NumPy, SciPy en sci-kit-learn.

Epistemologie I door Michał Sikorski

Wat is kennis? Hoe verhoudt het zich tot waarheid en rationaliteit? Hoe kunnen we onze overtuigingen rechtvaardigen en hoe moeten we ze herzien in het licht van nieuw binnenkomend bewijs? Dit zijn enkele van de belangrijkste vragen die binnen de epistemologie worden gesteld. "Epistemologie I" en "Epistemologie II" onderzoeken vragen als deze en hoe ze worden beantwoord door de huidige rekeningen op de markt, evenals de nieuwe problemen die deze antwoorden met zich meebrengen.

De filosofie van de evolutietheorie door Elliot Sober

Deze cursus is gebaseerd op het nieuwe boek van Elliot Sober, “The Philosophy of Evolutionary Theory”.
behandelt onderwerpen zoals selectie-eenheden en gemeenschappelijke afstamming, die allemaal nauw verband houden met waarschijnlijkheidsredenering.

Eerste semester, deel B

Kunstmatige intelligentie en logisch programmeren I door Aldo Dragoni

Inhoud:

• Kunstmatige intelligentie: geschiedenis en verschil tussen de logisch-symbolische benadering en de neurale benadering.
• Logica van de eerste orde: syntaxis, semantiek, formeel systeem.
• Resolutiemethode: Herbrand's theorema. Conversie naar de clausulevorm van een gesloten formule. Het resolutieprincipe voor grondzinnen. Unificatie.
• Het resolutieprincipe. Lineaire resolutie.
• Bepaalde programma's: semantiek. Correctheid van SLD-resolutie. Het Occur-Check-probleem. Volledigheid van de SLD-resolutie. Onafhankelijkheid
• Uit de rekenregel. SLD-weerleggingsprocedure. Computationele geschiktheid van bepaalde programma's.
• Logische programmering: PROLOG. Declaratieve programmering.

Principes van epidemiologie en biostatistiek voor volksgezondheidsonderzoek door Rosaria Gesuita, Edlira Skrami, Andrea Faragalli, Marica Iommi

Hoofdonderwerpen:

• Inleiding tot de epidemiologie, prof. Rosaria Gesuita (2 uur)
• Observationele onderzoeken, frequentie- en associatiemaatregelen, Prof. Rosaria Gesuita (6 uur) & Dr. Marica Iommi (4 uur)
• Beschrijvend onderzoeksontwerp, analytische benaderingen, experimentele onderzoeksontwerpen, prof. Edlira Skrami (8 uur)
• Studieprotocol, Dr. Andrea Faragalli (4 uur)
• Principes van het schatten van de steekproefgrootte, dr. Andrea Faragalli (4 uur)
• Principes van systematische review en meta-analyse, Dr. Marica Iommi (4 uur)

Grondslagen van de Wetenschappen door Barbara Osimani

Inhoud: Wat is wetenschap? Wie zegt wat wetenschap is, met welk gezag en volgens welke criteria? Wat rechtvaardigt wetenschappelijke kennis? Zijn de fundamenten ervan, indien aanwezig, van logische, metafysische of praktische aard? Wat zijn de redenen om op deze basis te handelen? Wat zijn de belangrijkste instrumenten waarmee we onze kennis van de werkelijkheid kunnen vergroten? Hoe evalueren we de geschiktheid en betrouwbaarheid ervan? Wat onderscheidt een wetenschappelijke methode van andere kennisbronnen? Wat onderscheidt de verschillende benaderingen van statistische gevolgtrekkingen (bijvoorbeeld de frequentistische versus de Bayesiaanse school versus de onnauwkeurige waarschijnlijkheidsbenadering, en hun respectievelijke onderverdelingen)?

Wat zijn de methodologische en praktische implicaties? Hoe gaan de diverse paradigma’s om met de relatie tussen theorie/hypothese en bewijs? Dit zijn enkele van de vragen die in de cursus worden beantwoord door gebruik te maken van een grote filosofische en methodologische literatuur gewijd aan de grondslagen van de wetenschap, wetenschappelijke gevolgtrekkingen en pragmatische dimensies in de wetenschappelijke praktijk.

In het bijzonder zal de cursus zich richten op de volgende thema’s:

1. Epistemologie en ontologie van de wetenschap: het demarcatieprobleem;
2. Wetenschappelijke onzekerheid: waarschijnlijkheid en de grondslagen van de statistiek;
3. (Formele) methoden in de wetenschap

Grondslagen van de econometrie I door Claudia Pigini

''Foundation of Econometrics I & II" biedt een essentieel raamwerk voor het begrijpen en toepassen van econometrische methoden. Met data-exploratie, regressieanalyse, predictiemodellering en causale gevolgtrekking verwerven studenten praktische vaardigheden met behulp van RStudio. Aanbevolen leesmateriaal is een aanvulling op theoretische concepten. Ideaal voor degenen die op zoek zijn naar vaardigheid in datagestuurde besluitvorming in het bedrijfsleven, de economie en het beleid.

Bayesiaanse inferentie door Eric-Jan Wagenmakers

Deze cursus behandelt de theorie en praktijk van "gezond verstand uitgedrukt in getallen", dat wil zeggen Bayesiaanse inferentie. In het eerste deel van de cursus zal ik het binominale model gebruiken om de theoretische bouwstenen te behandelen (bijv. prior- en posterieure distributies, coherentie, parameterschatting en Bayes-factorhypothesetests, vage versus geïnformeerde prior-distributies, modelgemiddelden, modelmisspecificatie, enz.). In het tweede deel zal ik Bayesiaanse inferentie in de praktijk laten zien en Bayesiaanse t-tests, regressie, ANOVA en andere modellen behandelen.

Basisprincipes van machinaal leren door Marco Piangerelli

De cursus heeft als doel om op een compacte manier de belangrijkste paradigma's van machinaal leren (begeleid, onbegeleid en versterkend leren) te presenteren, terwijl
ook hun statistische basis (statistische leertheorie) presenteren. De meest recente ontwikkelingen op het gebied van uitlegbaarheid en interpreteerbaarheid van ML-modellen worden ook gepresenteerd.

Statistische scholen: concepten van waarschijnlijkheid, statistische gevolgtrekking en data-analyse door Christian Hennig
De cursus geeft een vergelijkend overzicht van verschillende concepten van waarschijnlijkheid, statistische gevolgtrekking en data-analyse. Er zal een focus zijn op de verbinding tussen statistische modellen en data in de echte wereld, de rol van modelveronderstellingen voor het analyseren van data, de beperkingen van objectiviteit en de noodzaak van oordeel en subjectieve beslissing.

Tweede semester, deel A

Tijdreeksvoorspellingen met Deep Learning door Alessandro Galdelli

Inhoud:

• Inleiding tot tijdreeksanalyse
• Grondbeginselen van deep learning voor tijdreeksen
• Werken met tijdreeksgegevens
• Deep Learning-modellen voor tijdreeksvoorspellingen
• Geavanceerde voorspellingstechnieken
• Evaluatiestatistieken en modeloptimalisatie
• Casestudies en toepassingen
• Toekomstige trends en uitdagingen bij het voorspellen van tijdreeksen

Causale gevolgtrekking door Alexander Gebharter

Deze cursus bouwt voort op basisinzichten die zijn vastgesteld in de cursus "Causation and Probabilities" en enkele van de formele tools die zijn geïntroduceerd in de cursus "Formal Epistemology". Het gaat verder in op onderwerpen uit deze cursussen en biedt een introductie tot causale modellen en causaal geïnterpreteerde Bayesiaanse netwerken. Deze tools kunnen worden gebruikt om complexe causale hypothesen nauwkeuriger te formuleren, om probabilistische voorspellingen te genereren op basis van observatie en hypothetische interventie, en om causale structuren te ontdekken uit observationele en experimentele data. De cursus combineert inhoud en stelt studenten in staat om vertrouwd te raken met deze tools door ze toe te passen op verschillende taken en speelgoedvoorbeelden.

Formele epistemologie II door Alexander Gebharter

''Formele Epistemologie I” en ``Formele Epistemologie II” bouwen voort op de basis die is gelegd in de cursus ``Epistemologie” en in latere delen op basisconcepten die aan het begin van de cursus ``Causale Inferentie” zijn geïntroduceerd. Het onderzoekt de fundamenten en dynamiek van kennis en redenering door gebruik te maken van formele hulpmiddelen, met name waarschijnlijkheidstheorie en eenvoudige grafische modellen.

Bayesiaanse wetenschapsfilosofie door Stephan Hartmann

Deze cursus heeft tot doel te laten zien hoe Bayesiaanse methoden kunnen worden gebruikt om centrale vragen in de wetenschapsfilosofie te beantwoorden. Daartoe leren de studenten in het eerste deel van de cursus Bayesiaanse modellen te construeren (in het bijzonder met behulp van de theorie van Bayesiaanse netwerken) en deze toe te passen op geselecteerde problemen. Daartoe zullen er twee werkgroepsessies plaatsvinden waarin studenten hun wiskundige probleemoplossende vaardigheden kunnen trainen. In het tweede deel zullen we eerst kort praten over verschillende epistemische theorieën over epistemische rechtvaardiging en ons vervolgens concentreren op het debat over probabilistische maatstaven van coherentie die in de formele epistemologie worden besproken.

Vervolgens zullen we de mogelijkheden onderzoeken om een coherentistische Bayesiaanse wetenschapsfilosofie te ontwikkelen, waarbij we ons in het bijzonder zullen concentreren op de mate waarin deze benadering licht kan werpen op de huidige debatten over wetenschappelijke verklaringen en intertheoretische relaties. Ten slotte bespreken we de (mogelijke) grenzen van het Bayesianisme en het coherentisme.

Rationaliteit in de wetenschappen door Barbara Osimani

Wat is wetenschappelijke rationaliteit? Spelen er verschillende soorten rationaliteit in de wetenschappelijke praktijk? Zo ja, hoe zijn ze met elkaar verweven en van invloed op de wetenschappelijke productie? Welke rol speelt strategische rationaliteit in het bijzonder in wetenschappelijke omgevingen, vooral in die omgevingen die worden gekenmerkt door sterke belangenconflicten?

Hoe gaan we om met wetenschappelijke dissidentie (in deze gevallen)? Wat zijn de krachten die de verzameling, selectie, productie en openbaarmaking/communicatie van wetenschappelijk bewijs in diverse wetenschappelijke ecosystemen (verleden en heden) vormgeven? Deze module onderzoekt deze thema's door gebruik te maken van een tweesporenaanpak: de ``abductieve'' benadering van metawetenschappelijke studies, die erop gericht is hulpmiddelen te ontwikkelen voor het detecteren van vooringenomenheid en fraude, en de theoretische benadering van recente literatuur over (Bayesiaanse) overtuigingsspellen.

Grondslagen van de Econometrie II door Claudia Pigini

''Foundation of Econometrics I & II'' biedt een essentieel raamwerk voor het begrijpen en toepassen van econometrische methoden. Door gegevensverkenning, regressieanalyse, voorspellingsmodellering en causale gevolgtrekking te behandelen, verwerven studenten praktische vaardigheden met behulp van RStudio. Voorgestelde literatuur vormt een aanvulling op theoretische concepten. Ideaal voor degenen die op zoek naar vaardigheid in datagestuurde besluitvorming in het bedrijfsleven, de economie en het beleid.

Formele epistemologie I door Michał Sikorski

''Formele Epistemologie I” en ``Formele Epistemologie II” bouwen voort op de basis die is gelegd in de cursus ``Epistemologie” en in latere delen op basisconcepten die aan het begin van de cursus ``Causale Inferentie” zijn geïntroduceerd. Het onderzoekt de fundamenten en dynamiek van kennis en redenering door gebruik te maken van formele hulpmiddelen, met name waarschijnlijkheidstheorie en eenvoudige grafische modellen.

Beyond Inferential Statistics: Abductie en Q-methodologie door Raffaele Zanoli

Belangrijkste onderwerpen:

• Inleiding Statistische en methodologische verschillen tussen inferentiële en niet-inferentiële statistieken
• Inductie, aftrek en ontvoering
• Objectiviteit versus subjectiviteit: epistemologische en statistische overwegingen
• Q Methodologie en de wetenschappelijke studie van subjectiviteit
• Voorbeelden en practica

Tweede semester, deel B

Kunstmatige intelligentie en logisch programmeren II door Aldo Dragoni

Inhoud:

• Kunstmatige intelligentie: geschiedenis en verschil tussen de logisch-symbolische benadering en de neurale benadering.
• Logica van de eerste orde: syntaxis, semantiek, formeel systeem.
• Resolutiemethode: Herbrand's theorema. Conversie naar de clausulevorm van een gesloten formule. Het resolutieprincipe voor grondzinnen. Unificatie.
• Het resolutieprincipe. Lineaire resolutie.
• Bepaalde programma's: semantiek. Correctheid van SLD-resolutie. Het Occur-Check-probleem. Volledigheid van de SLD-resolutie. Onafhankelijkheid
• Uit de rekenregel. SLD-weerleggingsprocedure. Computationele geschiktheid van bepaalde programma's.
• Logische programmering: PROLOG. Declaratieve programmering.

Economie van wetenschap en technologie door Nicola Matteucci

De cursus presenteert normatieve en positieve (van het Latijnse positum) onderwerpen van de economie van regulering en overheidsbeleid, met een focus op op wetenschap gebaseerde (hightech) economische sectoren en op grote maatschappelijke uitdagingen waarvan de oplossing afhankelijk is van wetenschappelijke kennis. Beleidsvorming wordt bedoeld in de breedste zin van het woord, variërend van gedetailleerde sectorale normen en beleid (bijv. gezondheidsbeleid en -regulering) tot bredere beleidsvorming (bijv. ontwikkelings- of milieubeleid). De cursus draait om de twee fundamentele categorieën van "markt" en "overheidsfalen", om een beredeneerd (niet-systematisch) overzicht te bieden van invloedrijke werken die de oorzaken, mechanismen en gevolgen van beleidsfalen en/of -overheidscapture analyseren. De belangrijkste stapsteen van de cursus is wetenschappelijk lobbyisme.

Economie van regulering in op wetenschap gebaseerde domeinen door Nicola Matteucci

De cursus presenteert normatieve en positieve (van het Latijnse positum) onderwerpen uit de economie van regulering en openbaar beleid, met een focus op op wetenschap gebaseerde (hightech) economische sectoren, en op grote maatschappelijke uitdagingen waarvan de oplossing afhankelijk is van wetenschappelijke kennis. Beleidsvorming wordt bedoeld in de breedste definitie, van gedetailleerde sectorale normen en beleid (bijvoorbeeld gezondheidsbeleid en regelgeving) tot bredere beleidsvorming (bijvoorbeeld ontwikkelings- of milieubeleid).

De cursus draait om de twee fundamentele categorieën van “markt” en “overheidsfalen”, om een beredeneerd (niet-systematisch) overzicht te bieden van invloedrijke werken die de oorzaken, mechanismen en gevolgen van beleidsfalen en/of -overname analyseren. De belangrijkste stapsteen van de cursus is wetenschappelijk lobbyisme.

Ontwikkeling van vragenlijsten: gegevens verzamelen uit enquêtes. Do's en don'ts van Simona Naspetti

Deze cursus biedt een overzicht van vragenlijstontwikkeling en strategieën voor het verzamelen van gegevens via enquêtes. Deelnemers leren hoe ze enquêtes kunnen ontwerpen en implementeren om nauwkeurige en zinvolle gegevens te verzamelen. Door middel van lezingen, casestudies en interactieve activiteiten krijgen deelnemers praktische vaardigheden en inzichten in de do's en don'ts van vragenlijstontwikkeling.

Tijdreekseconometrie door Giulio Palomba

Hoofdonderwerpen:

• Tijdreeksgegevens en stochastische processen
• Dynamische modellen
• ARMA-modellen
• Eenheidswortels
• VAR-modellen
• Co-integratie
• GARCH-modellen

De integriteit van onderzoek door Andrea Saltelli

De verschillende dimensies van wetenschappelijke integriteit zijn georganiseerd in termen van normen, functies en eenheid. Normen verwijzen naar de manier waarop wetenschap zich conformeert aan of afwijkt van normatieve normen. Functies hebben betrekking op de manier waarop wetenschap en onderzoek worden voorzien van een functionerend, niet-beschadigd mechanisme. De derde betekenis heeft betrekking op het idee van wetenschap als een ononderbroken en onverdeelde entiteit. De cursus dient ook als een introductie tot de historische, filosofische en sociologische elementen van de wetenschap, voornamelijk uit het veld van Science and Technology Studies (STS), en bevat een sectie over wetenschap en lobbyen.

Ethiek van kwantificering door Andrea Saltelli

De cursus presenteert een mix van statistische en sociologische elementen die verband houden met verschillende vormen van statistische en wiskundige kwantificering en hun technische en normatieve kwaliteit. Gevoeligheidsanalyse en gevoeligheidsaudit zullen worden gepresenteerd als methodologieën die relevant zijn voor de analyse van kwaliteit, met een bespreking van de eigenschappen van de beschikbare methoden. Andere onderwerpen die aan bod komen zijn de politiek van modellering, participatieve modellering en de sociologie van kwantificering.

Onnauwkeurige waarschijnlijkheden door Serena Doria

In tegenstelling tot de klassieke waarschijnlijkheidstheorie, die zich bezighoudt met scherpe waarschijnlijkheden, erkent onnauwkeurige waarschijnlijkheid de beperkingen van perfecte kennis. Het biedt een robuuste en veelzijdige aanpak voor situaties waarin informatie schaars, onvolledig of onbetrouwbaar is. We zullen beginnen met het onderzoeken van de motivaties achter onnauwkeurige voorspellingen en waarschijnlijkheden, en deze vergelijken met de klassieke waarschijnlijkheidstheorie. We zullen de noodzakelijke wiskundige hulpmiddelen verkennen om onnauwkeurige waarschijnlijkheden weer te geven en we zullen onderzoeken hoe dit raamwerk kan worden gebruikt in kunstmatige intelligentie en beslissingstheorie.

Rationele keuzetheorie door Giacomo Sillari

Deze cursus duikt in de Rational Choice Theory en onderzoekt besluitvorming in omstandigheden van risico, onwetendheid en onzekerheid. Het begint met het onderzoeken van hoe beslissingen worden genomen als de uitkomsten onbekend zijn, met bijzondere aandacht voor filosofische toepassingen zoals maximin in het verschilprincipe van Rawls en het debat met Harsanyi.

Van daaruit gaat de cursus over naar verschillende interpretaties van waarschijnlijkheid, met bijzondere aandacht voor de subjectieve waarschijnlijkheid en de Nederlandse boekstelling. De cursus behandelt vervolgens de Expected Utility Theory vanuit een fundamenteel gezichtspunt, waarbij de machinerie die verband houdt met de representatiestelling wordt besproken en wordt afgesloten met Strategische Rationaliteit, waarbij de nadruk ligt op hoe individuen beslissingen nemen in strategische omgevingen waar de uitkomsten afhangen van de acties van anderen, met name op het gebied van coördinatie. en samenwerking.

De master is gericht op studenten en wetenschappers uit zowel de menswetenschappen als de STEM-disciplines, maar ook op professionals die hun vaardigheden willen verrijken op het gebied van data-analyse, wetenschappelijke epistemologie en evidence-based beleid. De figuur die naar voren komt is in wezen die van een data-analist, met een rijke methodologische en fundamentele achtergrond, maar de master kan ook heel goed bijdragen aan het verrijken van het onderwijsprofiel van journalisten, politici en professionals in welke sector dan ook (van economisch tot gezondheidszorg tot juridisch). .

Aan het einde van de Master kunnen studenten de beste wetenschappelijke methodologie evalueren die ze voor hun onderzoek kunnen gebruiken; data en studies van anderen in hun specifieke onderzoekssector analyseren en adviesdiensten aanbieden aan beleidsmakers. Journalisten en politieke besluitvormers hebben de kritische tools verworven om zichzelf te oriënteren op de levering van informatie die in de verschillende wetenschappelijke sectoren wordt geproduceerd.