Data Analysis per Manager: avanzato

“Data analysis per manager: avanzato” Online Program può essere seguito quando vuoi e in qualsiasi modo. Tuttavia, per massimizzare l’apprendimento, ti consigliamo di distribuire l’impegno didattico nell’arco di 6 settimane con un investimento medio di circa 3 ore per settimana.
Ogni settimana sarà costituita da unità didattiche diverse per contenuti, applicazioni e strumenti: ad esempio, videoclip, interviste, esercizi, test, questionari, articoli, case study, ecc.
Il programma prevede una verifica finale delle competenze acquisite e una survey di gradimento del corso, entrambe propedeutiche al rilascio della certificazione SDA Bocconi. Il programma partirà dall’analisi bivariata per studiare la relazione tra coppie di variabili e per confrontare l’andamento di due fenomeni. Verranno analizzate le tecniche di verifica delle ipotesi per controllare la validità di ipotesi o congetture su una popolazione a partire dall’analisi di un campione statistico.
Vengono inizialmente trattati i tre casi di analisi bivariata con i relativi test statistici: analisi di correlazione (lineare), analisi della varianza (AN.O.VA.) e analisi di associazione. Verranno presentati i principali modelli statistici multivariati e in particolare, tra i modelli della dipendenza, il modello di regressione lineare semplice e multiplo ed il modello di regressione logistica. Verranno illustrate le caratteristiche principali dei modelli, la loro interpretazione e le applicazioni del modello nei diversi contesti manageriali in ottica predittiva.
Successivamente verranno analizzati i principali modelli dell’interdipendenza, come il modello di analisi fattoriale che consente di sintetizzare le informazioni presenti in un insieme di dati ed in particolare il modello delle componenti principali. Verrà infine analizzato il modello maggiormente utilizzato per la classificazione e il raggruppamento degli elementi, il modello cluster analysis e l’algoritmo diretto K-medie.
Per ogni modello sarà cruciale comprendere le principali applicazioni e contesti nei quali viene utilizzato in risposta ai fabbisogni informativi che attraversano le diverse aree funzionali del management, le principali criticità incontrate nella costruzione e nella valutazione del modello stesso e le possibili risposte e soluzioni per l’utilizzo in modo da supportare in modo adeguato le decisioni aziendali.