Probabilità e statistica
( 25 Moduli )

modulo #1
Introduzione alla probabilità e alla statistica
Panoramica dell'importanza e delle applicazioni della probabilità e della statistica negli scenari del mondo reale

modulo #2
Concetti di base della probabilità
Comprensione della probabilità, degli spazi campione, degli eventi e del concetto di casualità

modulo #3
Tipi di probabilità
Esplorazione della probabilità teorica, sperimentale e soggettiva

modulo #4
Regole della probabilità
Apprendimento delle regole di addizione, moltiplicazione e complemento della probabilità

modulo #5
Probabilità condizionata
Comprensione della probabilità condizionata, dell'indipendenza e del teorema di Bayes

modulo #6
Variabili casuali
Introduzione alle variabili casuali discrete e continue

modulo #7
Distribuzioni di probabilità
Esplorazione delle distribuzioni di Bernoulli, binomiale, di Poisson e uniforme

modulo #8
Distribuzione normale
Comprensione della distribuzione normale, delle sue proprietà e applicazioni

modulo #9
Misure statistiche
Calcolo di media, mediana, moda, varianza e standard deviazione

modulo #10
Visualizzazione dei dati
Comprendere l'importanza della visualizzazione dei dati e diversi tipi di grafici

modulo #11
Statistica descrittiva
Riepilogo e descrizione dei dati mediante statistiche e visualizzazione dei dati

modulo #12
Statistica inferenziale
Introduzione a come fare inferenze sulle popolazioni basate su dati campione

modulo #13
Distribuzioni campionarie
Comprendere le distribuzioni campionarie e il teorema del limite centrale

modulo #14
Test di ipotesi
Formulare e testare ipotesi mediante metodi statistici

modulo #15
Intervalli di confidenza
Costruire e interpretare intervalli di confidenza per parametri di popolazione

modulo #16
Analisi di regressione
Introduzione alla regressione lineare semplice e multipla

modulo #17
Analisi di correlazione
Comprendere i coefficienti di correlazione e la loro interpretazione

modulo #18
Test del chi quadrato
Utilizzo dei test del chi quadrato per la bontà di adattamento e l'indipendenza

modulo #19
Test non parametrici
Introduzione ai test non parametrici per valori nominali e dati ordinali

modulo #20
ANOVA e test F
Utilizzo di ANOVA e test F per confrontare medie e varianze

modulo #21
Progettazione sperimentale
Progettazione di esperimenti e comprensione di blocchi, randomizzazione e replica

modulo #22
Metodi di ricerca tramite sondaggio
Comprensione dei metodi di ricerca tramite sondaggio, inclusa la progettazione e il campionamento dei questionari

modulo #23
Big Data e Data Mining
Introduzione alle tecniche di big data e data mining

modulo #24
R e Python per probabilità e statistica
Utilizzo di R e Python per probabilità e analisi statistica

modulo #25
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera in Probabilità e Statistica

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