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Corso Statistica per il Machine Learning: formazione pratica con Python

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Il corso

Il corso Statistica per il Machine Learning ti guida passo passo nella costruzione delle basi statistiche e probabilistiche necessarie per lavorare con consapevolezza nel Machine Learning e nell'analisi dei dati. Attraverso un approccio pratico e orientato al codice, imparerai a descrivere e interpretare i dati, ragionare in condizioni di incertezza e applicare gli strumenti dell'inferenza statistica: dalla statistica descrittiva ai test di ipotesi, dalla correlazione alla regressione lineare.

Programma e obiettivi

Obiettivi
  • - Descrivere e sintetizzare un dataset con distribuzioni di frequenza, misure di tendenza centrale e di variabilità
  • - Riconoscere outlier e applicare trasformazioni come standardizzazione (Z-score) e normalizzazione Min-Max
  • - Applicare le regole fondamentali della probabilità, inclusi il Teorema di Bayes e la Legge dei Grandi Numeri
  • - Lavorare con le principali distribuzioni di probabilità discrete e continue (Binomiale, Poisson, Normale, Esponenziale e altre)
  • - Costruire intervalli di confidenza e condurre test di ipotesi su medie e proporzioni
  • - Interpretare correttamente p-value, errori di Tipo I e II, potenza statistica ed Effect Size
  • - Studiare le relazioni tra variabili con covarianza, correlazione, regressione lineare e ANOVA
  • - Applicare ogni concetto direttamente in Python, con librerie come NumPy, SciPy, Pandas e Matplotlib

Ammissione e iscrizione

Prerequisiti
  • - Conoscenza base di un linguaggio di programmazione (non è richiesto Python)
  • - Preparazione matematica da liceo scientifico o istituto tecnico (concetto di funzione, derivata e integrale)

Erogazione

Registrazioni

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