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Politecnico di Milano

Dal dato alla decisione

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Overview

Syllabus

  • Bacheca
  • Week 0
  • Week 1 - Fondamenti di Data Literacy
  • 1.1 Introduzione alla Data Literacy
  • 1.2 Tipi di dati e fonti dei dati
  • 1.3 Metodi di raccolta dati
  • 1.4 Python per la data analysis
  • 1.5 Caso di studio 1 – Esplorare un semplice dataset di studenti con Python
  • 1.6 Approfondimenti
  • 1.7 Quiz di valutazione
  • Week 2 - Manipolazione e pulizia dei dati con Python
  • 2.1 Configurare l'ambiente Python (basi di pandas e numpy)
  • 2.2 Importazione dei dati ed esplorazione iniziale
  • 2.3 Data cleaning avanzato e qualità dei dati
  • 2.4 Gestione dei valori mancanti e degli outlier: oltre le basi
  • 2.5 Caso di studio 1 – Importazione e pulizia di un dataset di studenti
  • 2.6 Approfondimenti
  • 2.7 Quiz di valutazione
  • Week 3 - Data Visualization con Matplotlib e Plotly
  • 3.1 Principi della visualizzazione efficace dei dati
  • 3.2 Grafici di base con Matplotlib
  • 3.3 Altre tipologie di grafici
  • 3.4 Dai grafici al giudizio critico
  • 3.5 Visualizzazione interattiva con Plotly
  • 3.6 Grafici personalizzati con Seaborn
  • 3.7 Caso di studio 1 – Abitudini di studio e risultati scolastici
  • 3.8 Caso di studio 2 – Vendite online e marketing
  • 3.9 Approfondimenti
  • 3.10 Quiz di valutazione
  • Week 4 - Statistica Descrittiva e Inferenziale con Python
  • 4.1 Statistiche descrittive con Python
  • 4.2 Dalle distribuzioni empiriche alle distribuzioni di probabilità
  • 4.3 Test d'ipotesi
  • 4.4 Relazioni tra variabili e correlazione
  • 4.5 Caso di studio 1 – Soddisfazione dei clienti e tempi di risposta
  • 4.6 Caso di studio 2 – Traffico web, conversioni e A/B testing
  • 4.7 Approfondimenti
  • 4.8 Quiz di valutazione
  • Week 5 - Analisi Esplorativa, Serie Temporali e Machine Learning
  • 5.1 Dal quesito all'analisi esplorativa completa
  • 5.2 Vedere i dati nel tempo: basi delle serie temporali
  • 5.3 Introduzione al Machine Learning
  • 5.4 Interpretare previsioni ed errori
  • 5.5 Caso di studio 1 – Analisi esplorativa e semplice previsione
  • 5.6 Caso di studio 2 – Web analytics su serie temporali e pattern semplici
  • 5.7 Approfondimenti
  • 5.8 Quiz di valutazione
  • Risorse aggiuntive

Taught by

Giacomo Fiumara

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