Corso di Data Science e Statistica per l'IT

Modulo 1: la Data Science per l'IT Cos'è la Data Science e come si integra nel mondo IT. Il ciclo di vita dei dati: raccolta, pulizia, analisi e visualizzazione. Tecniche di analisi dei dati per supportare le decisioni aziendali. Ruolo di Data Scientist vs Data Analyst e altre figure nel team di Data Science. Modulo 2: Fondamenti di Statistica per l'IT Concetti di base della statistica: popolazione, campione, variabili e distribuzioni. Statistiche descrittive: media, mediana, moda, deviazione standard. Probabilità e distribuzioni di probabilità: normale, binomiale, Poisson. Introduzione ai test di ipotesi e ai concetti di significatività statistica. Modulo 3: Raccolta e Preparazione dei Dati Tipi di dati: strutturati, non strutturati, semi-strutturati. Metodi di raccolta dei dati (database, API, scraping, sensori). Tecniche di pulizia dei dati: rimozione dei valori mancanti, gestione dei duplicati, outlier. Trasformazioni dei dati: normalizzazione, scaling, encoding. Modulo 4: Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) Cos'è l'analisi esplorativa dei dati (EDA) e perché è fondamentale. Tecniche di visualizzazione dei dati: istogrammi, boxplot, heatmap. Analisi delle correlazioni tra variabili. Identificazione di pattern e tendenze nei dati. Modulo 5: Fondamenti di Programmazione per la Data Science (Python/R) Introduzione ai linguaggi di programmazione utilizzati in Data Science: Python e R. Fondamenti di Python/R per la manipolazione dei dati (pandas, numpy, dplyr). Creazione di script per la preparazione e analisi dei dati. Visualizzazione dei dati con librerie come matplotlib (Python) o ggplot2 (R). Modulo 6: Statistiche Inferenziali per l'IT Differenza tra statistica descrittiva e inferenziale. Teoria dei test di ipotesi: test t, test Z, test chi-quadrato. Intervalli di confidenza e significatività statistica. Applicazione delle inferenze statistiche in ambito IT e aziendale. Modulo 7: Regressione Lineare e Modelli Predittivi Cos'è la regressione lineare e come applicarla. Interpretazione dei coefficienti della regressione. Valutazione delle performance del modello: R², errori quadrati medi (MSE). Costruzione di modelli predittivi con variabili continue. Modulo 8: Regressione Logistica e Classificazione Cos'è la regressione logistica e come viene usata per la classificazione. Funzione di attivazione sigmoide e probabilità. Valutazione del modello di classificazione: matrice di confusione, accuratezza, precisione, recall, AUC-ROC. Applicazioni pratiche della regressione logistica in IT, come la previsione di abbandono (churn prediction). Modulo 9: Clustering e Segmentazione dei Dati Cos'è il clustering e le sue applicazioni pratiche. Algoritmi di clustering: k-means, DBSCAN, gerarchico. Valutazione dei risultati del clustering: silhouette score, errore quadratico medio. Segmentazione dei clienti o utenti basata sui dati comportamentali. Modulo 10: Tecniche di Machine Learning Supervisionato Cos'è il machine learning supervisionato e come applicarlo. Algoritmi comuni di machine learning supervisionato: decision tree, random forest, SVM, KNN. Overfitting vs underfitting: come evitarli. Validazione dei modelli: cross-validation, grid search. Modulo 11: Tecniche di Machine Learning Non Supervisionato Cos'è il machine learning non supervisionato e come applicarlo. Algoritmi di machine learning non supervisionato: clustering, PCA (Principal Component Analysis). Applicazioni pratiche del machine learning non supervisionato nell'analisi dei dati IT. Riduzione della dimensionalità e visualizzazione dei dati. Modulo 12: Analisi delle Serie Temporali Cos’è l’analisi delle serie temporali e le sue applicazioni. Tecniche di decomposizione delle serie temporali: trend, stagionalità, ciclicità. Modelli di previsione delle serie temporali: ARIMA, Exponential Smoothing. Applicazioni delle serie temporali nell'IT: previsione dei carichi di sistema, analisi delle tendenze del traffico web. Modulo 13: Big Data e Tecniche di Analisi Scalabile Cos’è il Big Data e come si differenzia dai dati tradizionali. Architettura dei Big Data: Hadoop, Spark, NoSQL. Tecniche di analisi scalabili e distribuite per grandi volumi di dati. Utilizzo di Spark e MapReduce per l’analisi di Big Data. Modulo 14: Data Visualization e Reportistica Importanza della visualizzazione dei dati nella comunicazione dei risultati. Creazione di dashboard interattive e report (Tableau, Power BI). Tecniche avanzate di visualizzazione: grafici a dispersione, heatmaps, diagrammi di Sankey. Best practices per la visualizzazione dei dati a supporto delle decisioni aziendali. Modulo 15: Etica e Privacy nell'Analisi dei Dati Considerazioni etiche nell'uso dei dati: bias, fairness e privacy. Leggi e normative sulla privacy: GDPR, CCPA, ecc. Come proteggere i dati sensibili durante l’analisi e l'archiviazione. Responsabilità dei Data Scientist nella gestione dei dati personali.