Questo corso è stato creato con l’obiettivo di fornirti una formazione pratica, diretta e concreta sugli argomenti principali di statistica, basandomi su quella che è stata la mia esperienza come studente di matematica prima, e come programmatore poi. Acquisire questo tipo di competenze rappresenta un upgrade fondamentale per chiunque che lavori nel campo dell’analisi dei dati e, in generale, nella programmazione, perché ti forniranno un approccio e un metodo concreto per approcciarti correttamente ai dati.

Nel corso inizieremo assolutamente da zero: partiremo imparando a classificare le variabili e a calcolare i principali indici di statistica univariata e bivariata. Parleremo poi di grafici e analisi esplorativa, studiando anche i concetti fondamentali dell’inferenza statistica, come le stime puntuali, la distribuzione normale e l’implementazione in Python del calcolo dei più importanti intervalli di fiducia e dei test statistici.

Un’anteprima di ciò che imparerai

Fai statistica con Excel, SQL e Python

Durante il corso troverai varie lezioni che utilizzando Excel, SQL (in particolare la versione T-SQL del database SQL Server) e Python per implementare i calcoli statistici. Ho scelto questi tre strumenti/linguaggi perché per la mia esperienza sono i più utilizzati in contesti aziendali.

È importante sottolineare che il corso non mira a insegnarti questi strumenti partendo da zero, ma piuttosto a mostrarti come utilizzarli concretamente per automatizzare e applicare i calcoli statistici a grandi volumi di dati, che impareremo inizialmente ad eseguire manualmente e su Excel.

D’altro canto, non è essenziale possedere conoscenze di SQL e Python per seguire il corso, anche se avere delle basi ti consentirebbe di comprendere meglio le lezioni in cui sono utilizzati questi linguaggi. Per completezza, ho incluso anche videolezioni che mostrano l’installazione di SQL Server e Python su un PC Windows personale.

Il programma

Introduzione alla statistica

• Differenze tra statistica descrittiva e statistica inferenziale
• Classificazione delle variabili

Statistica descrittiva univariata

• Indici di posizione centrale: media aritmetica, mediana e moda
• Indici di variabilità: deviazione standard, varianza e differenza interquartile
• Outlier e coefficiente di variazione
• Grafici per la statistica univariata
• Indici di forma: asimmetria e curtosi
• Eterogeneità di variabili qualitative
• Implementazioni in Excel, SQL e Python

Statistica descrittiva bivariata

• Relazioni tra variabili qualitative: indice Chi Quadrato e V di Cramer
• Relazioni tra variabili qualitative e quantitative: indice Eta quadro
• Relazioni tra variabili quantitative: indici di Pearson e di Spearman
• Regressione lineare e coefficiente R quadro
• Implementazioni in Excel, SQL e Python
• Grafico di dispersione con Excel

Analisi esplorativa con Python

• Metodi describe e corr per calcolare gli indici statistici
• Utilizzo di Seaborn per le rappresentazioni grafiche

Statistica inferenziale

• Introduzione alla statistica inferenziale e al campionamento
• Distribuzione normale e test di Shapiro Wilk
• Intervallo di fiducia della media per popolazioni normali
• Confronto tra distribuzioni t e z
• Intervallo di fiducia di varianza e deviazione standard per popolazioni normali
• Test sulla media di una popolazione normale
• Test sul confronto tra medie di due popolazioni normali indipendenti
• Test di Levene sulla varianza
• Test sul confronto tra medie di due popolazioni normali dipendenti

Prezzo e informazioni generali

Modalità di erogazione e fatturazione: le videolezioni saranno disponibili nell’area riservata di questo sito, tramite l’usuale accesso con utente e password. Essendo una vendita a distanza, il tuo acquisto sarà tutelato tramite un regolare contratto di vendita, così come da legge (a questo link trovi le condizioni generali d’acquisto). A pagamento avvenuto verrà sempre emessa anche la relativa fattura.

Prezzo del video corso: 19€ (esente iva, cioè iva allo 0%, in quanto erogati nell’ambito del regime fiscale forfettario). Oltre che singolarmente, il corso è acquistabile anche all’interno del percorso completo di Analisi dei dati.

Durata totale delle lezioni registrate: 5+ ore

Modalità di pagamento: riceverai via mail le istruzioni per procedere con bonifico bancario, Paypal o Satispay

Prerequisiti: è sicuramente utile avere già qualche competenza di base su Microsoft Excel (con una versione installata sul proprio PC) ed eventualmente anche sui linguaggi SQL e Python per seguire proficuamente le lezioni relative. Le videolezioni possono essere seguite tramite una connessione internet. La procedura d’installazione di Python e SQL Server rientra nel programma solo per il sistema operativo Windows.

Ricorda: utilizza sempre un PC personale per l’installazione di qualsiasi software. È sempre sconsigliato usare un PC aziendale senza la preventiva autorizzazione del reparto IT.

Docenza: tutti i contenuti del corso sono stati elaborati e registrati da me, Nicola Iantomasi, qui trovi la mia biografia su questo sito, mentre qui il mio profilo su Linkedin.

Materiale didattico: le videolezioni sono corredate da del ricco materiale didattico, contenente tutti i file con gli esercizi svolti. Inoltre sarò sempre disponibile via mail per rispondere a dubbi e domande sul materiale del corso.

Diritto di recesso: sono sicuro che apprezzerai tanto i contenuti di questo videocorso! Ma se per qualsiasi motivo non dovessi essere soddisfatto, potrai richiedere il rimborso del costo di iscrizione entro 15 giorni dalla data di pagamento.

Hai ancora qualche dubbio che sia il corso giusto per te: ponimi pure tutte le domande che vuoi dal modulo di contatto.