La statistica per capire, modellare e predire.
La quantità di dati disponibili è sempre maggiore, così come la necessità di studiarne le relazioni e individuarne i patterns. Comprendere ed applicare i modelli statistici vi darà il potere di studiare ed identificare questi schemi, aumentando le vostre conoscenze, supportandovi nel fare previsioni e prendere decisioni relative al vostro lavoro, sia esso in accademia, in ricerca o in azienda.
Il corso è strutturato per rendere la comprensione di questi strumenti la più intuitiva e semplice possibile, unendo aspetti teorici, pratici ed esercizi.
Seguiremo un approccio graduale: partendo dalla regressione lineare semplice aggiungeremo complessità fino ai modelli lineari generalizzati più sofisticati. Introdurremo infine i modelli di regressione penalizzata (Ridge, LASSO & Elastic Net) al fine di selezionare la migliore combinazione di variabili e costruire un modello predittivo ottimale anche in situazione in cui il numero di variabili è superiore al numero di campioni.
Obiettivi
Imparerai ad usare le informazioni a disposizione per scegliere, costruire e presentare il modello statistico più appropriato a rispondere alle tue domande di ricerca, interpretare i risultati e prendere decisioni informate basate sui dati.
Prerequisiti
Vengono date per scontate (e sono necessarie) le basi teoriche dei corsi precedenti di Stat1 (statistica descrittiva) e Stat2 (test d’ipotesi). E’ inoltre necessaria la conoscenza del linguaggio R.
Avrai bisogno di un tuo computer portatile con almeno 8Gb di memoria RAM e un processore relativamente recente, nonché di un sistema operativo (Windows, MacOS o Linux) aggiornato.
Modalità di svolgimento
Il corso è distribuito su due giornate intere di insegnamento in presenza, tipicamente nel fine settimana (sabato + domenica), presso strutture convenzionate a Milano (dettagli all’atto dell’iscrizione). Per la data precisa di questo corso vai alla pagina del calendario o contattaci a info@revelodatalabs.com per maggiori informazioni. L’iscrizione al corso ti darà diritto ad accedere al canale Slack dedicato attraverso il quale potrai rimanere in contatto con gli altri studenti (presenti, passati e futuri) del corso e con i docenti.
Cosa imparerai:
- Analizzare i propri dati applicando i modelli statistici più appropriati.
- Interpretare i risultati e prendere decisioni supportate dai dati
- Creare visualizzazioni intuitive dei dati
- Identificare gli outlier
- Comprendere ed eseguire modelli di regressione in R (regressione lineare semplice e multivariata, regressione logistica)
- Calcolare e interpretare le misure di Correlazione, R2, RMSE, MAE e coefficiente di determinazione
- Utilizzare i modelli di regressione penalizzata: Ridge, LASSO & Elastic Net
- Comprendere l’utilizzo delle variabili dummy
Costo
- 599 euro – prezzo intero
- 449 euro – prezzo accademico
Tutti i prezzi sono comprensivi di IVA. Per sconti e convenzioni attive trovi maggiori info qui.
Il corso comprende:
- 2 giornate di corso live con il docente
- Materiale didattico
- Accesso alla Revelo Slack community
Quando, dove, come
Il corso viene erogato durante il fine settimana nei giorni di sabato e domenica. Per la data esatta guarda il calendario
Il corso si svolgerà a Milano presso aule dedicate in zona Bicocca (zona piazza della Trivulziana, Milano). Indirizzo dettagliato verrà comunicato agli iscritti.
Tutti i partecipanti devono portare con se un proprio computer portatile funzionante, possibilmente recente e completo di caricatore (qualsiasi sistema operativo va bene). In condizioni di restrizioni imposte da eventi di forza maggiore il corso potrà essere svolto in modalità remota tramite piattaforma Zoom.
Iscrizioni
E’ possibile preiscriversi usando il tasto sottostante. Ricorda che dovrai attivare un account Revelo per accedere ai materiali preparatori (se non hai un account registrati e creane uno). Nel caso non venisse raggiunto il numero minimo di iscrizioni il corso potrebbe essere posticipato o annullato (in questi casi gli iscritti possono attendere il raggiungimento del numero minimo di iscritti o richiedere il rimborso totale).
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