Exploratory Data Analysis & Data Visualization

Il corso ti fornirà gli strumenti per

  • Apprendere alcune nozioni base di utilizzo di un software statistico per l’elaborazione primaria di dati multivariati e per la visualizzazione dei dati
  • Effettuare le analisi esplorative essenziali alla comprensione di fenomeni complessi, descritti attraverso i dati
  • Effettuare una riduzione dimensionale utile alla selezione delle sole caratteristiche utili al problema in analisi
  • Rappresentare visualmente dati e informazioni in modo efficace
  • Scegliere il software per la visualizzazione dei dati più adatto tra quelli disponibili sul mercato

 

  • A CHI È DEDICATO?
    A Manager e analisti in ICT, Marketing, Finanza, Supply Chain, Qualità. Professionisti interessati a potenziare o a riqualificare le proprie competenze di data analytics per analizzare dati che descrivono transazioni, interazioni o comportamento delle persone, al fine di estrarre informazioni pertinenti, ottimizzare le azioni e promuovere l’innovazione. Professionisti che stanno migrando al ruolo di data scientist, business translator o business analyst.

Tipo: Corso Breve

Area Tematica: Analytics for Business

Percorso Executive: PE Data Science & Business Analytics

Data Corso: 18-19 Novembre 2020

Durata: 2 giorni

Formato: On campus

Luogo: MIP

Lingua: Italiano

Costo: 1200€ + IVA

Contatti
Francesca Muzzi
Marketing & Recruitment
Tel : 02 2399 4874
Email : corsibrevi@mip.polimi.it

Contenuti

  • Introduzione al R e RStudio: nozioni base d’installazione e programmazione
  • Grafici in R: principi fondamentali della visualizzazione dei dati
  • Statistica descrittiva in impostazioni univariate e multivariate:
    • descrizione grafica di variabili categoriali e continue (istogrammi, box plot, scatter plot), indicatori di posizione e dispersione, misure di concentrazione e Indice di Gini, misure di profondità, rappresentazione della matrice di covarianza
  • Analisi dei component principali, scaling multidimensionale
  • Introduzione alla visualizzazione dei dati e delle informazioni
  • Codifica visuale dei dati: panoramica dei modelli visuali
  • Panoramica dei software per la visualizzazione dei dati e delle informazioni
  • Buone pratiche per la comunicazione dei dati e delle informazioni
  • Progettare una storia data-driven

Docente: Francesca Ieva, Gabriele Colombo

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