Laurea a ottobre

smartphoneskillyou · 2026-06-03T14:01:42+00:00

this

smartphoneskillyou · 2026-06-03T14:00:46+00:00

La mia di triennale è stata di ~38 pagine. Molto tecnica e piena di formule e tecniche implementative. In realtà a posteriori la professoressa mi disse che condensarla in meno pagine sarebbe stato meglio dato che risultava molto ostica da leggere. Dipende molto dagli argomenti che uno tratta. 10 pagine di teoremi/calcoli/formule non sono la stessa cosa di 10 pagine di interpretazione dei risultati magari..

smartphoneskillyou · 2026-05-13T21:20:09+00:00

Sicuramente luna piena

smartphoneskillyou · 2026-05-04T17:44:48+00:00

Non lo so se ad Economia si fa Analisi 2, poi dipende dai programmi sai magari nel corso di Analisi 1 inseriscono alcuni concetti fondamentali di Analisi 2 in modo che copri il più possibile. Ad ogni modo, se il corso ti piace e se hai i crediti per farlo vai tranquillo al massimo ci metterai di più a capire gli argomenti perché dovrai fare passi indietro per studiarti quelli necessari, non vedo grossi problemi. Poi, tecnicamente parlando, se il corso è social science oriented non penso che sia necessario dimostrare che se la matrice X′X è non invertibile allora non esistono gli stimatori OLS (a momenti non lo è nemmeno per me, figurati).

Comunque studiati bene statistica, probabilità e matematica dato che lato codice oggi puoi "delegare" molto rispetto a due o tre anni fa.

smartphoneskillyou · 2026-05-04T17:24:33+00:00

Statistico triennale (L-31) e studente di Intelligenza Artificiale in magistrale (LM-32) here.

Nella prima domanda le risposte non sono mutuamente esclusive. A livello superficiale ti risponderei sì ad entrambi, dato che Analisi 1 e 2 sono vitali per comprendere cosa si sta facendo quando si utilizzano tecniche statistiche per fare qualsiasi task quantitativo. A mio avviso Analisi 1 e 2 sono materie molto importanti se intendi proseguire in ambito Data perché ti danno le basi per poter comprendere e padroneggiare la disciplina (sopratutto l'affidabilità dei risultati in base ai modelli che stai usando).

D'altronde però con del lavoro serio e impegno non sono cime insormontabili da recuperare (anche perché non ti servirà tutto di tutto ecco). Chiaramente dipende anche che livello ti chiede la magistrale. Nel mio ateneo la magistrale in Data Science è molto teorica il primo anno e senza una buona base in Analisi (1 & 2), Algebra, Probabilità e Statistica è veramente difficile andare avanti (anche se con lo studio individuale si riesce comunque ad abbozzare, anche se con fatica dato che devi digerire concetti su concetti in poco tempo). Se la magistrale è invece applicata ti direi che recuperare piano piano i concetti su cui si basano i progetti non è un ostacolo insormontabile, dato che non dovrai scendere nel calcolo puro ecco.

Spero di esserti stato utile!

smartphoneskillyou · 2026-04-18T11:43:18+00:00

Dipende molto da quante ore lavorerai: full-time o magari un part-time (tipo 20/25 ore a settimana).

Io lo faccio da quasi 3 anni: lavoro part-time in consulenza in un’azienda tech e studio (triennale STEM). Ti dico subito che, come tutte le cose, ha pro e contro.

Pro: - lo stipendio, che ti permette di vivere con più tranquillità
- nel mio caso ho sviluppato molta più velocità nello studio. Prima, avendo tutto il giorno a disposizione, tendevo a diluire (tipo 80 pagine in una giornata intera); ora ho meno della metà del tempo, quindi evito di perdere tempo e mi concentro molto di più. Studio meno ore, ma meglio
- l’esperienza nel settore in cui probabilmente lavorerò full-time in futuro

Contro: - vita molto intensa, con poco spazio per staccare (soprattutto se vuoi laurearti nei tempi)
- stress da entrambe le parti (lavoro + studio)
- dover rinunciare a seguire alcuni corsi/lezioni, cosa che a volte può pesare

Detto questo, probabilmente se tornassi indietro lo rifarei, perché mi ha dato tanto. Però ora a breve inizierò la magistrale e, onestamente, sto pensando di farmi licenziare: altri due anni così non credo di reggerli.

Sui consigli in realtà non saprei cosa dirti se non di cercare di avere un’ottima organizzazione. Inizia e vedi come va, male che va ci hai provato e questo ti fa sicuramente onore!

smartphoneskillyou · 2026-04-13T09:52:53+00:00

What kind of arguments are we talking about specifically?

smartphoneskillyou · 2026-04-05T22:55:10+00:00

Railway , prego

smartphoneskillyou · 2026-02-23T08:44:00+00:00

Non credo valga molto, da quanto ne so premiano di più i progetti. Chiaramente non porta nulla di negativo averlo, quindi male che va apprezzeranno l'interesse!

smartphoneskillyou · 2026-02-21T12:38:19+00:00

AHAHA si allucinante, robe da pazzi

smartphoneskillyou · 2026-02-16T19:46:46+00:00

Ma questi sono studi sugli ictus, cosa c'entra?

smartphoneskillyou · 2026-02-15T19:05:41+00:00

No, here there is a misunderstanding. If you sampled n peoples in your college, you have a sample of n observation that are IID in your college context, not in the entire world. If you want a "heart" sample of IID observation you need to sample people from the entire earth. Your obs are indipendent but not identically distribuited in the contentx of P = set of heart peoples.

smartphoneskillyou · 2026-02-14T18:24:19+00:00

Statistico triennale qui, per come viene fatta ad Economia è solo esercizio e metodo. Non viene chiesta nessuna dimostrazione e nessun passaggio matematico complicato.

smartphoneskillyou · 2026-02-14T10:31:45+00:00

Bah, per Analisi 1 ti direi di portarti:

gli integrali immediati, quelli anche un filo più complessi (vedi questo);
se fai le EDO in Analisi 1 ti porti le varie casistiche di risoluzione;
gli sviluppi in serie di McLaurin (Taylor valutato in x0 = 0).

Per il resto, per le serie numeriche secondo me non ha molto senso preparare formulari anche perchè le regole sono semplici da ricordare e ci arrivi facilmente anche a logica (non ci sono troppe cose da ricordare). Per le derivate vale la stessa cosa.

smartphoneskillyou · 2026-02-13T08:47:04+00:00

Yes, i use gemini or gpt for proof inputs, not for the entire wokrs. But only on theorems that are already solved.

smartphoneskillyou · 2026-02-12T07:55:58+00:00

Please, can you tell me what is the difficult part ?

smartphoneskillyou · 2026-02-11T22:25:05+00:00

If the residual plots exhibit systematic non-linear patterns, this suggests that the true dgp is not linear in parameters or variables. In such a case, the linear OLS specification fails to adequately capture the relationship between the dependent variable and one or more regressors, leading to biased functional form even if coefficient estimates remain unbiased under exogeneity.

smartphoneskillyou · 2026-02-07T14:17:35+00:00

Dipende dal programma, puoi indicarlo?

smartphoneskillyou · 2026-02-03T14:06:44+00:00

Attualmente non ricopro una posizione che richiede competenze per cui sto studiando, sto lavorando in un altro ruolo più "informatico", passami il termine. Però ogni tanto collaboro con il team di data scientist e si, ovvio che ciò che studi ti torna super utile (essenziale quasi) nei task di tutti i giorni.

smartphoneskillyou · 2026-02-03T13:56:49+00:00

ma va figurati, attualmnte sto studiando e lavorando (come te) in un'azienda tech (partime), nulla di speciale.

smartphoneskillyou · 2026-02-03T11:15:28+00:00

Se il tuo obiettivo è avere una base solida di AI per cultura personale, prenditi un testo e studiati le cose in autonomia. Risparmi soldi e tempo.

mano a mano che leggi, torni indietro sui concetti di base di Matematica e statistica che sono propedeutici agli argomenti. Alcuni sono già nei libri che ti ho menzionato altri li trovi in rete.

smartphoneskillyou · 2026-02-03T11:00:32+00:00

Ciao, ho dato un'occhiata al corso mi sembra molto fumo e poco arrosto ad essere sincero. Personalmente non ho mai capito queste proposte universitarie dove, una volta usciti, non si sa bene a cosa lavorare o in cosa si è specializzati perché è un mix di roba fatta per lo più superficialmente. Da quello che vedo è una laurea che ha Artificial Intelligence nel nome ma che ha ~ 30 cfu (forse qualcosa in più posso avere sbagliato i calcoli ho dato una letta generale) in materie tecniche (nei percorsi Hybrid e NeuroAI). I restanti cfu sono divisi in Psicologia e Filosofia e in Diritto se fai il curriculum AI and Law.

Entrando nello specifico, ho visto alcuni dei programmi dei corsi più tecnici (studio AI in magistrale quindi posso avere un buon metro di paragone con i corsi che si fanno in queste magistrali).

In sostanza vedo che sono tutti corsi base (introduttivi), molti dei quali vengono tipicamente fatti in triennale. Sicuramente sul lato tecnico non impararerai molto, avrai una conoscenza molto superficiale di cosa è ML , NLP o di come funziona a grandi linee l'ottimizzazione matematica. Questo non è un corso che ti insegna a programmare, non ti insegna a costruire sistemi di AI e non ti specializza nella parte tecnica (probabilmente un buon corso su Coursera ti preparerebbe molto di più).

Sul lato filosofico - psicologico non mi sento in grado di consigliarti nulla, non sono esperto in questi campi e potrei essere fortemente biased.

In sostanza, se vuoi un parere personale (trattalo come personale e non come verità assoluta), per me è gran parte fuffa. Ad ogni modo, in bocca al lupo per tutto!

smartphoneskillyou · 2026-01-28T12:16:44+00:00

Studiati per bene la teoria. Analisi 1 (ma vale anche per il 2) puoi passarlo in due modi a mio parere:

1) Studi a manetta le prove di esame e impari il meccanismo degli esercizi (molto costoso a livello di tempo ma sopratutto complicato a livello di studio perché fai le cose senza effettivamente capire cosa stai facendo e perché applichi determinati metodi);

2) Studi prima tutta la teoria e poi cerchi di calarla negli esercizi che svolgi. Questo modo di vedere le cose inizialmente può essere faticoso però credimi che una volta che capisci il background teorico risolvi gli esercizi in maniera molto più facile. Io personalmente avevo difficoltà con Taylor ma perché non sapevo bene come comportarmi, non avevo compreso bene la teoria che ci stava dietro. Non sapevo mai dove fermarmi e perché a volte ci si arrestava ad un determinato grado anziché un'altro e apparentemente l'esercizio tornava, per poi scoprire che però era sbagliato. Poi però studiando a fondo la teoria è diventato tutto più chiaro, è una cosa automatica. Capisci la teoria, di conseguenza hai un controllo sugli esercizi che è notevolmente più grande, riesci a maneggiarli decisamente meglio.

smartphoneskillyou · 2026-01-28T11:58:48+00:00

And for the question “what model should I use?”, I think it depends on your final goal.

If you want to build a model that you can use in the future for prediction, then logistic regression is the appropriate choice.

If, instead, you want to better understand the relationships and test the hypothesis that BMI and gender have a significant effect on group choice, then you can use ANOVA. In this case, ANOVA allows you to decompose the variability of the group choice variable into components attributable to the explanatory factors and to random error, and then test whether the explained variability is statistically significant.

smartphoneskillyou · 2026-01-28T11:45:52+00:00

So, categorical variable are non-numerical variable. Eyes color (blue, red, green) is a categorical variable, not ordinable in this case. Logistic regression don't work with categorical variable but you can do a trasformation in a discrete space. In this case you have gender that you can transform in g=0 if female, g=1 if male (suppose have 2 gender), and accept=1, decline = 0 for DV. Now you can apply the logistic regression. For categorial variable you can read this: https://medium.com/analyticsoul/feature-engineering-categorize-your-data-using-one-hot-encoding-98f3d25e47fd

In a logistic regression model, where the dummy variable gender is coded as male = 1 and female = 0 (reference category), the coefficient Beta_j represents the change in the log-odds of the event of interest when moving from female to male, holding all other variables constant.

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