Metodi Statistici Multivariati

Propedeuticità

Non prevista

Obiettivi del corso

 - Il corso si prefigge di fornire gli elementi di base delle tecniche di “data science”

 - Lo studente apprenderà a stimare ed utilizzare in pratica i modelli appresi durante la parte teorica del corso, mediante l’utilizzo del più diffuso software di analisi dei dati

 -Lo studente sarà in grado di decidere il modello più appropriato da utilizzare per estratte nuova conoscenza negli svariati ambiti di applicazione previsti (applicazioni campo aziendale, business intelligence e marketing)

 - Lo studente, al termine del corso, avrà acquisito la preparazione necessaria a generare reportistica, negli ambiti di applicazione previsti, sulla nuova conoscenza estratta

- Il corso si prefigge di fornire gli elementi di base delle tecniche di “data science”, conoscenze sulle quali fondare la possibilità di seguire corsi di natura più avanzata mirati alla preparazione della figura di “data scientist”

Programma

 Modulo I. Elementi di probabilità ed inferenza statistica

 1. Introduzione di base

2. Probabilità elementare

3. Variabili aleatorie discrete e continue

4. Variabili aleatorie doppie e multiple

5. Elementi di inferenza statistica

6. Matrici dati

 Modulo II. Modelli di Data Mining e Knowledge Discovery per l’azienda

 7. Apprendimento supervisionato e non supervisionato

8. Regole associative e Market Basket Analysis

9. Classificazione Naïve Bayes

10. Alberi di decisione

11. Clustering I: algoritmi gerarchici

12.Clustering II: k-means

 Modulo III. Laboratorio

 Il laboratorio è parte integrante del corso. Sarà utilizzato il software di analisi dei dati R, liberamente disponibile sul network del CRAN all’indirizzo http://cran.r-project.org. Durante il corso di laboratorio sarà erogata un’introduzione approfondita ad R, e verranno mostrati casi pratici di studio relativi a tutti gli argomenti teorici riguardanti la seconda parte. 

Testi Consigliati

M. Bilancia (2020) Dispense per il Corso di Metodi Statistici Multivariati – Versione 1.2 Settembre 2020. Dipartimento Jonico, liberamente distribuite sotto Licenza Creative Commons 4.0 CC BY-NC-ND.