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Modalità apprendista
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Analisi dei dati
( 24 Moduli )
modulo #1
Introduzione all'analisi dei dati
Panoramica dell'analisi dei dati, importanza e applicazioni
modulo #2
Tipi e fonti di dati
Tipi di dati, fonti di dati e metodi di raccolta dati
modulo #3
Preparazione e pulizia dei dati
Importanza della pulizia dei dati, gestione dei valori mancanti e trasformazione dei dati
modulo #4
Fondamenti della visualizzazione dei dati
Introduzione alla visualizzazione dei dati, tipi di grafici e best practice
modulo #5
Statistica descrittiva
Misure di tendenza centrale, variabilità e distribuzione dei dati
modulo #6
Riepilogo e aggregazione dei dati
Tecniche di aggregazione, raggruppamento e riepilogo dei dati
modulo #7
Visualizzazione dei dati per analisi univariata
Visualizzazione di singole variabili mediante istogrammi, box plot e altro
modulo #8
Visualizzazione dei dati per analisi bivariata
Visualizzazione delle relazioni tra due variabili mediante grafici a dispersione e altro
modulo #9
Introduzione alla statistica inferenziale
Fondamenti della statistica inferenziale, campionamento distribuzioni e intervalli di confidenza
modulo #10
Test di ipotesi
Formulare ipotesi, tipi di test e ipotesi di test
modulo #11
Intervalli di confidenza e stima
Costruire intervalli di confidenza e stimare parametri di popolazione
modulo #12
ANOVA e analisi di regressione
Analisi della varianza, regressione semplice e multipla e creazione di modelli
modulo #13
Analisi delle serie temporali
Introduzione all'analisi delle serie temporali, componenti e creazione di modelli
modulo #14
Metodi di previsione
Smoothing esponenziale, ARIMA e altre tecniche di previsione
modulo #15
Data Mining e apprendimento automatico
Panoramica di data mining, apprendimento automatico e apprendimento supervisionato
modulo #16
Algoritmi di apprendimento supervisionato
Alberi decisionali, foreste casuali e altri algoritmi di apprendimento supervisionato
modulo #17
Algoritmi di apprendimento non supervisionato
Clustering, k-means e clustering gerarchico
modulo #18
Analisi del testo e Natural Language Processing
Introduzione all'analisi del testo, NLP e analisi del sentiment
modulo #19
Analisi dei dati con Python
Utilizzo di Python per l'analisi dei dati, pandas, NumPy e Matplotlib
modulo #20
Analisi dei dati con R
Utilizzo di R per l'analisi dei dati, la manipolazione dei dati e la visualizzazione
modulo #21
Analisi dei dati con Excel
Utilizzo di Excel per l'analisi dei dati, le tabelle pivot e la creazione di grafici
modulo #22
Analisi dei Big Data
Introduzione ai Big Data, Hadoop e Spark
modulo #23
Data Storytelling e comunicazione
Comunicazione efficace di approfondimenti e risultati alle parti interessate
modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera di Data Analysis
Pronto per imparare, condividere e competere?
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Assistente all'apprendimento delle lingue
con supporto vocale
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