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DMS StatLab - Laboratorio di Statistica "Dati Metodi e Sistemi"

DMS StatLab nasce nel 2014, come evoluzione organizzativa del Centro di Studi e di Ricerche ‘Dati Metodi e Sistemi’, istituito nel 2002 presso il Dipartimento Metodi Quantitativi dell'Università degli Studi di Brescia. Ha come obiettivi primari le attività di studio e di ricerca in ambito statistico, per scopi di misurazione e di valutazione della qualità dei prodotti e dei servizi alle persone, a fini descrittivi e previsionali, sviluppate prevalentemente nelle aree economica, aziendale e sociale fondate su:

  • tecniche di rilevazione, organizzazione e gestione di basi dati;
  • metodi di elaborazione e di analisi dei dati;
  • sviluppo e applicazione di modelli e sistemi informatici.
DMS StatLab promuove accordi di collaborazione con centri di ricerca nazionali e internazionali, collabora con enti e istituzioni del territorio, per offrire supporto scientifico alla ricerca e allo studio applicato a specifiche problematiche locali e favorisce la sinergia tra ricerca e formazione, anche attraverso l’organizzazione di iniziative di formazione scientifica - dedicate a temi specifici oggetto della propria attività di ricerca - rivolte a studenti, dottorandi, ricercatori e operatori di enti, istituzioni e imprese del territorio.


DMS StatLab si propone di dare visibilità ai risultati delle proprie attività di ricerca:

  • organizzando seminari, convegni e workshop di livello nazionale e internazionale;
  • promuovendo iniziative editoriali con diffusione nazionale e internazionale;

anche in collaborazione con altre istituzioni culturali, sociali ed economiche pubbliche e private.

Il gruppo di ricerca di DMS StatLab  è composto dai seguenti Professori e Ricercatori di Area Statistica (SSD SECS-S/01) del Dipartimento di Economia e Management: Eugenio Brentari, Maurizio Carpita (responsabile scientifico), Silvia Golia, Marica Manisera e Paola Zuccolotto. Il gruppo di ricerca ha acquisito un’esperienza pluriennale nella progettazione di indagini statistiche, nella raccolta e organizzazione dei dati e ha sviluppato competenze avanzate e di sperimentazione con diversi metodi e modelli statistici (in particolare multivariati lineari e non lineari, per la rappresentazione di variabili latenti e per l’analisi di serie storiche) e algoritmici (in particolare CART, Random Forests e Neural Network), soprattutto nell’ambito della programmazione con linguaggio open source. Queste competenze sono state finora applicate negli ambiti della ricerca economica, aziendale e sociale, anche utilizzando approcci di tipo Machine Learning e Data Mining.



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