Ferrari Pieralda


Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche

Tel.: 02 503 21526    

E-Mail: pieralda.ferrari(at)unimi.it

Profilo: Professore Ordinario

Funzione: -

Ufficio: 32

Corso di Afferenza: Scienze dell'Amministrazione

Orario di Ricevimento: Martedì h 13.00/16.00;

Avviso: Tutto il materiale relativo al programma dei corsi, materiale didattico, date e risultati degli appelli, testi e soluzioni delle prove d'esame sono disponibili su piattaforma ARIEL. Il sito a cui collegarsi è: http://ariel.ctu.unimi.it/corsi/portal/user/ con LOGIN: numero matricola e PASSWORD: codice PIN


Scheda personale dettagliata

Breve Curriculum Vitae: Attualmente: Professore ordinario di Statistica. Componente del Collegio dei Docenti del Dottorato di Ricerca in "Statistica". Membro della SIS (Società Italiana di Statistica), dell'ISI (International Statistical Institute) della RSS (Royal Statistical Society) e dell'ISBIS (International Society for Business and Industrial Statistics. In precedenza: Professore di Statistica presso l'Università degli Studi di Ancona e di Milano-Bicocca. Direttore scientifico del corso di Formazione per la gestione di dati aziendali, Presidente del Corso di Diploma universitario di Statistica, Direttore del Dipartimento di Statistica presso l'Università di Milano-Bicocca, Componente del Comitato di Coordinamento e docente del Master in "Statistica per le ricerche di mercato e sondaggi d'opinione" dell'Università di Milano-Bicocca e del Master in "Business Intelligence e Data Analysis" dell'Università degli studi di Milano. Coordinatore di progetti di ricerca universitari, i più recenti: "Modelli matematici e statistici di data mining con applicazioni all'e-government" e " Metodi di valutazione e monitoraggio della soddisfazione dell'utente dei servizi pubblici". Direttore scientifico di ricerca per istituzioni non accademiche, quali: IRER, Comune di Milano, Regione Lombardia, Lombardia informatica, CNR.

Interessi di ricerca: Si occupa di analisi statistica multivariata con particolare riferimento a: Modelli multilivello, Analisi territoriali, Optimal scaling, Rasch analysis, Valutazione di servizi, Costruzione di indicatori, Data mining per l'e-government.

Altre attività: