Inferenza Statistica Pratica e Test di Ipotesi per la Data Science โ€” WalkSelf
โ˜… 3.7 (3) โฑ 2 h 42 min ๐Ÿ“š 27 lezioni

Inferenza Statistica Pratica e Test di Ipotesi per la Data Science

Padroneggia le basi del processo decisionale statistico, dai p-value e A/B testing all'inferenza basata su simulazione, utilizzando spiegazioni chiare ed esempi incentrati su Python.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Prendere decisioni basate sui dati richiede piรน che semplici calcoli di medie; รจ necessario sapere se i propri risultati sono statisticamente significativi o solo rumore casuale. Questo corso introduce i principi fondamentali dell'inferenza statistica e del test di ipotesi, specificamente adattati per le moderne applicazioni di data science. Passerai dal semplice esame dei dati al trarre conclusioni matematicamente solide con fiducia. Imparando a strutturare le ipotesi, calcolare le statistiche di test e interpretare correttamente i p-value, acquisirai il rigore analitico necessario per convalidare gli A/B tests, valutare le funzionalitร  sperimentali ed evitare le comuni insidie statistiche. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'inferenza statistica, inclusi popolazioni, campioni e distribuzioni campionarie. - Formulare ipotesi nulle e alternative per scenari di data science del mondo reale. - Calcolare e interpretare correttamente p-values, intervalli di confidenza e dimensioni dell'effetto per evitare comuni interpretazioni errate. - Applicare test parametrici classici come t-tests, ANOVA e chi-square tests utilizzando le librerie scientifiche di Python. - Implementare l'inferenza basata su simulazione, inclusi permutation tests e bootstrapping, per distribuzioni di dati non standard. - Analizzare la potenza statistica e i requisiti di dimensione del campione per progettare esperimenti robusti e A/B tests. - Riconoscere e prevenire comuni insidie etiche e pratiche, come p-hacking e il bias di confronti multipli. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la logica della probabilitร  statistica prima di guidarti attraverso calcoli pratici basati su testo e snippet di codice Python per test sia classici che moderni basati su simulazione. รˆ progettato per analisti di dati principianti, aspiranti data scientist e sviluppatori che desiderano costruire una solida base quantitativa senza alcun background avanzato di statistica richiesto. Inizia a prendere decisioni affidabili e statisticamente supportate con i tuoi dati oggi stesso.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 42 min di contenuto pratico

Recensioni (3)

Nokuthula Dlamini ZA Studente verificato
โ˜… 3 ยท 27 luglio 2026

Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non รจ stata insegnata esplicitamente.

Viera ล imonovรก SK Studente verificato
โ˜… 4 ยท 21 luglio 2026

Corso: Apache Spark Translated by Ho apprezzato molto questo corso. Il modo in cui le informazioni sono state presentate รจ stato eccellente e le applicazioni pratiche sono state evidenziate in modo efficace.

ุณุนุงุฏ ุบุฑูŠุจ EG
โ˜… 4 ยท 15 giugno 2026

Introduzione abbastanza buona. Gli esempi erano utili, ma vorrei che ci fosse un po 'piรน di materiale pratico.

Scrivi una recensione

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Ti chiederemo di accedere dopo l'invio โ€” la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanitร  Istruzione Ospitalitร  Produzione