modulo #1 Introduzione ai metodi quantitativi Panoramica dei metodi quantitativi, importanza nel processo decisionale aziendale e obiettivi del corso
modulo #2 Statistica descrittiva Misure di tendenza centrale, variabilità e visualizzazione dei dati
modulo #3 Teoria della probabilità Concetti di base di probabilità, probabilità condizionata e teorema di Bayes
modulo #4 Variabili casuali e distribuzioni Variabili casuali discrete e continue, distribuzioni di probabilità e valore atteso
modulo #5 Campionamento e distribuzioni campionarie Tipi di metodi di campionamento, distribuzioni campionarie e teorema del limite centrale
modulo #6 Intervalli di confidenza Costruzione e interpretazione degli intervalli di confidenza per medie e proporzioni della popolazione
modulo #7 Test di ipotesi Concetti di base di test di ipotesi, statistiche di test e valori p
modulo #8 Test di ipotesi su un campione Test di ipotesi su medie e proporzioni della popolazione utilizzando un campione test
modulo #9 Test di ipotesi a due campioni Test di ipotesi sulla differenza tra due medie e proporzioni di popolazione
modulo #10 ANOVA e analisi di regressione Introduzione ad ANOVA e analisi di regressione, inclusa la regressione semplice e multipla
modulo #11 Creazione e convalida di modelli Creazione, convalida e diagnostica di modelli nell'analisi di regressione
modulo #12 Analisi delle serie temporali Introduzione all'analisi delle serie temporali, inclusa l'analisi delle tendenze e la stagionalità
modulo #13 Metodi di previsione Panoramica dei metodi di previsione, inclusi medie mobili, smoothing esponenziale e modelli ARIMA
modulo #14 Programmazione lineare Introduzione alla programmazione lineare, inclusi il metodo grafico e il metodo simplex
modulo #15 Programmazione intera Introduzione alla programmazione intera, inclusa la programmazione intera binaria e il metodo branch and bound
modulo #16 Programmazione dinamica Introduzione alla programmazione dinamica, incluse le applicazioni nella ricerca operativa
modulo #17 Analisi delle decisioni Introduzione alla analisi, inclusi alberi decisionali e analisi di sensibilità
modulo #18 Modellazione di simulazione Introduzione alla modellazione di simulazione, inclusa la simulazione di eventi discreti e la simulazione Monte Carlo
modulo #19 Tecniche di ottimizzazione Panoramica delle tecniche di ottimizzazione, inclusi la discesa del gradiente e gli algoritmi genetici
modulo #20 Data Mining e Business Intelligence Introduzione al data mining e alla business intelligence, inclusi data warehousing e OLAP
modulo #21 Modellazione predittiva Introduzione alla modellazione predittiva, inclusa la regressione logistica e gli alberi decisionali
modulo #22 Analisi del testo Introduzione all'analisi del testo, inclusa l'analisi del sentiment e la modellazione degli argomenti
modulo #23 Metodi quantitativi in finanza Applicazioni di metodi quantitativi in finanza, inclusa l'analisi del rischio e l'ottimizzazione del portafoglio
modulo #24 Metodi quantitativi in marketing Applicazioni di metodi quantitativi in marketing, inclusa la modellazione del marketing mix e la segmentazione dei clienti
modulo #25 Riepilogo e conclusione del corso Pianificazione dei prossimi passi nei metodi quantitativi per la carriera aziendale
