BASICS OF DATA SCIENCE AND STATISTICS – 2 gg

1.315,00 (+IVA)

Il corso ha l’obiettivo di fornire le conoscenze statistiche pratiche di base a chi è coinvolto nell’analisi, sintesi e manipolazione di dati quantitativi.

 

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Obiettivi

L’intento è di coprire, con un approccio semplificato ma rigoroso, la mancanza di conoscenza che le persone che non hanno frequentato un corso di statistica accademico devono  comunque colmare in ambito lavorativo per poter manipolare, presentare e  spiegare analisi quantitative in modo competente

A chi è rivolto

CFO, R&D, financial analyst, e chiunque necessiti competenze di analisi statistica di base.

Il Programma

Statistica descrittiva

  • Categorie nominali e ordinali
  • Descrivere e rappresentare:
    – Bar Chart
    – Pie Chart
    – Contingency Table
  • Le scale a intervallo, a rapporto e continue
  • Sintetizzare variabili continue
  • Misure della tendenza centrale:
    – moda
    – mediana
    – media
  • Misure della dispersione:
    – range
    – inter-quantile
    – varianza e deviazione standard
  • La Likert Scale

Statistica inferenziale

  • Nozioni di base
  • Campione e popolazione:
    – campione rappresentativo
    – campione probabilistico
    – campione non probabilistico
  • Variabili indipendenti e dipendenti
  • Operazionalizzazione – come misurare un costrutto
  • Sample-statistic:
    – intervallo di confidenza
    – intervallo di confidenza per dati categoriali
  • Significatività statistica e Test di Significatività
  • Ipotesi di ricerca
  • Test statistici
  • Tipi di errore:
    – errore di Tipo I
    – errore di Tipo II
  • La misura dell’Effect Size
  • Concetto di Power
  • Generalizzazione, confidenza, causalità
  • La meccanica della statistica inferenziale
  • La distribuzione normale e l’intervallo di confidenza
  • Il teorema del limite centrale
  • L’uso dei test statistici per il calcolo della significatività statistica
  • La scelta della grandezza del campione

L’analisi delle differenze

  • Differenza nella proporzione di casi che ricadono in 2 diverse categorie
  • Differenza tra le medie di due variabili continue

Analisi delle correlazioni

  • Quando si usa
  • Come e quanto una variabile ne può predire una seconda
  • Identificare un piccolo numero di variabili fondamentali
  • Correlazione tra 2 variabili continue o una variabile continua e una dicotomica (correlazione e regressione semplice)

L’utilizzo dei grafici nell’analisi dei dati

  • Histogram
  • Pie chart
  • Bar chart
  • Frequency poligon
  • Skewed and Bimodal distribution
  • Scatter plot
  • Box and Whiskers

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