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Lecture Notes on Fundamental of Data Analysis

Lecture 1

1. Introduzione ai laboratori e Installazione dell’Ambiente di Lavoro
2. Introduzione a Python

Lecture 2

3. Introduction to Data Analysis and Key Concepts
4. Probability for Data Manipulation

Lecture 3

5. Probability Distributions
6. Basic Elements of Information Theory

Laboratory 1

7. Introduzione a Numpy
8. Introduzione a Matplotlib
9. Introduzione a Pandas

Lecture 4

10. Misure di Frequenze e Rappresentazione Grafica dei Dati
11. Misure di Tendenza Centrale, Dispersione e Forma

Lecture 5

12. Associazione tra Variabili

Laboratory 2

13. Laboratorio su Misure di Frequenze e Rappresentazione Grafica dei Dati
14. Laboratorio su Misure di Tendenza Centrale, Dispersione e Forma
15. Associazione tra Variabili

Lecture 6

16. Statistical Inference

Lecture 7 & 8

17. Linear Regression

Lecture 9

18. Logistic Regression

Lecture 10

19. Causal Data Analysis

Laboratory 3

20. Laboratory on Statistical Inference
21. Laboratorio su Regressione Lineare
22. Laboratorio su regressione logistica

Lecture 11

23. Data as N-Dimensional Points
24. Clustering

Lecture 12

25. Density Estimation

Lecture 13

26. Principal Component Analysis

Laboratory 4

27. Exploratory/Inferential Analysis on the Heart Disease Dataset

Lecture 14

28. Introduction to Predictive Modelling and Regression Models

Lecture 15

29. Classification Task and Evaluation Measures
30. Discriminative Models for Classification

Lecture 16

31. Generative Models for Classification

Laboratory 5

32. Clustering, Density Estimation, and Principal Component Analysis
33. Clustering

Laboratory 6

34. Linear Regression from a Predictive Perspective
35. Classificazione

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By Antonino Furnari

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