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Lecture Notes on Fundamental of Data Analysis
Theory
1. Introduction to Data Analysis
2. Main data analysis concepts
3. Misure di Frequenze e Rappresentazione Grafica dei Dati
4. Misure di Tendenza Centrale, Dispersione e Forma
5. Associazione tra Variabili
6. Probability for Data Manipulation
7. Common Probability Distributions
8. Basic Elements of Information Theory
9. Statistical Inference
10. Linear Regression
11. Logistic Regression
12. Causal Data Analysis
13. Data as N-Dimensional Points
14. Clustering
15. Density Estimation
16. Principal Component Analysis
17. Introduction to Predictive Modelling and Regression Models
18. Classification Task and Evaluation Measures
19. Discriminative Models for Classification
20. Generative Models for Classification
Laboratories
21. Introduzione ai laboratori e Installazione dell’Ambiente di Lavoro
22. Introduzione a Python
23. Introduzione a Numpy
24. Introduzione a Matplotlib
25. Introduzione a Pandas
26. Laboratorio su Misure di Frequenze e Rappresentazione Grafica dei Dati
27. Laboratorio su Misure di Tendenza Centrale, Dispersione e Forma
28. Associazione tra Variabili
29. Exploratory Analysis on the Heart Disease Dataset
30. Laboratory on Statistical Inference
31. Laboratorio su Regressione Lineare
32. Laboratorio su regressione logistica
33. Linear and Logistic Regression Laboratory
34. Clustering, Density Estimation, and Principal Component Analysis
35. Customer Segmentation Analysis Example
36. Classificazione
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