modulo #1 Introduzione alla statistica in ambito aziendale Panoramica della statistica in ambito aziendale, importanza del processo decisionale basato sui dati e obiettivi del corso
modulo #2 Statistica descrittiva Misure di tendenza centrale, variabilità e tecniche di visualizzazione dei dati
modulo #3 Tipi di dati e livelli di misurazione Tipi di dati qualitativi, quantitativi, nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto
modulo #4 Metodi di raccolta dati Sondaggi, esperimenti, studi osservazionali e fonti di dati
modulo #5 Visualizzazione dei dati Utilizzo di grafici, diagrammi e diagrammi per visualizzare e comunicare informazioni sui dati
modulo #6 Fondamenti di probabilità Concetti di base di probabilità, eventi e probabilità condizionata
modulo #7 Variabili casuali discrete Distribuzioni di probabilità per variabili casuali discrete, tra cui distribuzioni binomiali e di Poisson
modulo #8 Variabili casuali continue Distribuzioni di probabilità per variabili casuali continue, tra cui distribuzioni uniformi e normali distribuzioni
modulo #9 Distribuzioni campionarie Distribuzioni campionarie, teorema del limite centrale e intervalli di confidenza
modulo #10 Intervalli di confidenza Costruzione e interpretazione di intervalli di confidenza per medie e proporzioni della popolazione
modulo #11 Test di ipotesi Formulare ipotesi, statistiche di test, valori p ed errori di tipo I e di tipo II
modulo #12 Test di ipotesi a un campione Test di ipotesi su una media o una proporzione della popolazione utilizzando un singolo campione
modulo #13 Test di ipotesi a due campioni Test di ipotesi sulla differenza tra due medie o proporzioni della popolazione
modulo #14 ANOVA e analisi di regressione Analisi della varianza (ANOVA) e regressione lineare semplice
modulo #15 Analisi di regressione multipla Regressione lineare multipla, interpretazione dei coefficienti e valutazione del modello
modulo #16 Analisi delle serie temporali Analisi delle tendenze, decomposizione stagionale e previsione utilizzando modelli ARIMA
modulo #17 Qualità statistica Controllo Controllo di processo, grafici di controllo e analisi della capacità di processo
modulo #18 Applicazioni aziendali della statistica Applicazione di concetti statistici a problemi aziendali, tra cui previsioni e processo decisionale
modulo #19 Data Mining e analisi dei Big Data Panoramica del data mining e dell'analisi dei Big Data, tra cui pre-elaborazione e visualizzazione dei dati
modulo #20 Apprendimento automatico per le aziende Introduzione all'apprendimento automatico, tra cui apprendimento supervisionato e non supervisionato
modulo #21 Casi di studio in statistica aziendale Applicazioni reali di concetti statistici a problemi aziendali e casi di studio
modulo #22 Software statistico per le aziende Utilizzo di pacchetti software statistici, tra cui R, Python ed Excel
modulo #23 Comunicazione dei risultati statistici Comunicazione efficace dei risultati statistici alle parti interessate aziendali
modulo #24 Riepilogo e conclusione del corso Pianificare i prossimi passi nella carriera in Statistica per le aziende