Tecnici statistici

Modulo 1: Tecnici statistici Panoramica sul ruolo dei tecnici statistici e sulla loro importanza in vari settori, come il settore pubblico, privato e della ricerca. Esplorazione delle competenze richieste per raccogliere, analizzare e interpretare i dati statistici per supportare decisioni informate. Modulo 2: Fondamenti di statistica Introduzione ai concetti base della statistica, come media, mediana, varianza, deviazione standard e distribuzioni di probabilità. Comprensione dei principi statistici fondamentali necessari per l’analisi e la descrizione dei dati. Modulo 3: Statistica descrittiva Studio delle tecniche di statistica descrittiva, utilizzate per riassumere e interpretare i dati in modo chiaro e conciso. Esplorazione di misure di tendenza centrale, dispersione e distribuzione dei dati. Modulo 4: Probabilità e distribuzioni Introduzione alla teoria della probabilità e alle principali distribuzioni statistiche, come la distribuzione normale e quella binomiale. Applicazione dei concetti di probabilità nell’analisi dei dati per fare previsioni e inferenze. Modulo 5: Inferenza statistica Studio delle tecniche di inferenza statistica, utilizzate per trarre conclusioni sui dati campione e fare stime sulle popolazioni. Esplorazione di intervalli di confidenza e test di ipotesi come strumenti per prendere decisioni basate su dati. Modulo 6: Analisi della regressione Analisi dei modelli di regressione lineare e multipla per esplorare le relazioni tra variabili e fare previsioni. Studio delle tecniche per identificare le variabili predittive e ottimizzare i modelli statistici. Modulo 7: Statistica multivariata Introduzione alle tecniche di statistica multivariata, come l'analisi delle componenti principali (PCA) e l'analisi discriminante. Applicazione di queste tecniche nell’analisi di grandi set di dati con più variabili. Modulo 8: Analisi delle serie temporali Tecniche per analizzare e interpretare i dati temporali, come quelli finanziari o economici, per prevedere tendenze future. Studio dei modelli di serie temporali come ARIMA per analizzare l’andamento dei dati nel tempo. Modulo 9: Statistica per la qualità e il controllo statistico Introduzione alle tecniche di controllo qualità e di analisi statistica per monitorare e migliorare i processi produttivi. Esplorazione dei grafici di controllo e dei metodi di campionamento per garantire la qualità nei settori industriali. Modulo 10: Statistica applicata al settore sanitario Studio dell’utilizzo della statistica nel settore sanitario, per analizzare i dati relativi a malattie, trattamenti e prevenzione. Esplorazione delle tecniche statistiche utilizzate nella ricerca medica per valutare l’efficacia dei trattamenti. Modulo 11: Software statistico e analisi dei dati Introduzione ai principali software statistici, come R, SAS, SPSS e Excel, utilizzati dai tecnici statistici per analizzare i dati. Come utilizzare questi strumenti per eseguire analisi complesse, generare report e visualizzare i risultati in modo efficace. Modulo 12: Statistica per il marketing e le ricerche di mercato Tecniche statistiche applicate al marketing, inclusa l’analisi delle preferenze dei consumatori e la segmentazione del mercato. Esplorazione dei metodi di analisi dei dati per fare previsioni sui comportamenti dei consumatori e ottimizzare le strategie di marketing. Modulo 13: Etica nella raccolta e analisi dei dati Discussione sui principi etici nell’acquisizione e nell’utilizzo dei dati statistici, con attenzione alla privacy e al consenso informato. Esplorazione dei dilemmi etici legati all’uso di big data e all'analisi statistica nei contesti aziendali e pubblici. Modulo 14: Analisi dei dati aziendali e decisionali Studio delle tecniche statistiche applicate ai dati aziendali per supportare il processo decisionale, migliorare le performance e ridurre i rischi. Esplorazione di come i tecnici statistici utilizzano i dati aziendali per ottimizzare i processi e aumentare l’efficienza. Modulo 15: Tendenze future nella statistica Esplorazione delle ultime tendenze in statistica, inclusi il machine learning e l’analisi avanzata dei dati. Discussione sulle sfide future per i tecnici statistici, come l’analisi dei big data, l’automazione e l’intelligenza artificiale.