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Per questo motivo, si tratta di un settore con un'ampia offerta di lavoro, in cui i professionisti trovano una vasta gamma di opportunità di lavoro e di crescita di alto livello. Questo Esperto universitario rappresenta quindi un'opportunità accademica unica per specializzarsi in Studi Statistici e acquisire le conoscenze più complete in materia di analisi, esplorazione, gestione e trattamento dei dati. Nel corso di 450 ore verranno presentati i migliori contenuti teorici, pratici e aggiuntivi, e lo studente lavorerà con le informazioni più recenti relative ai progetti di campionamento e alle diverse applicazioni della Statistica all'industria attuale, essendo in grado di implementare le tecniche di campionamento e di stima più efficaci ad oggi.

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Questo Esperto universitario in Studi Statistici possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

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• Speciale enfasi sulle metodologie innovative 
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Sarai in grado di lavorare con le considerazioni generali sul campionamento in progetti di piccole e grandi dimensioni, in base al tipo di studio e alle applicazioni"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti del settore, nonché specialisti riconosciuti appartenenti a società e università prestigiose, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Il Campus Virtuale è pienamente compatibile con qualsiasi dispositivo dotato di connessione a Internet, in modo da poter studiare questo Esperto universitario da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, senza limiti o orari"

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Il piano di studi di questo Esperto universitario in Studi Statistici è stato sviluppato da TECH tenendo conto di 3 criteri principali: le raccomandazioni di un team di professionisti esperti nel settore dell'economia e della finanza, la metodologia Relearning e l'inclusione di materiale complementare vario, dinamico ed esaustivo. Su questa base, è in grado di offrire un'esperienza accademica altamente specializzante riunita in 450 ore e presentata in un formato comodo e accessibile al 100% online. Lo studente potrà quindi definire il proprio programma di studio, nonché il grado di approfondimento che desidera ottenere in ogni sezione.

Nel Campus Virtuale troverai video dettagliati, articoli di ricerca, letture supplementari e molto altro! In modo che tu possa approfondire in maniera personalizzata le diverse sezioni del programma di studio"

Modulo 1. Descrizione ed esplorazione dei dati

1.1. Introduzione alla Statistica

1.1.1. Concetti di base della Statistica
1.1.2. Obiettivo dell'analisi esplorativa dei dati o Statistica descrittiva
1.1.3. Tipi di variabili e scale di misura
1.1.4. Arrotondamento e notazione scientifica

1.2. Riepilogo di dati statistici

1.2.1. Distribuzioni di frequenze: tabelle
1.2.2. Raggruppamento in intervalli
1.2.3. Rappresentazioni grafiche
1.2.4. Diagramma differenziale
1.2.5. Diagramma integrale

1.3. Statistica descrittiva unidimensionale

1.3.1. Caratteristiche della posizione centrale: media, mediana, moda
1.3.2. Altre caratteristiche posizionali: quartili, decili e percentili
1.3.3. Caratteristiche di dispersione: varianza e deviazione standard (campione e popolazione), range, range interquartile
1.3.4. Caratteristiche di dispersione relativa
1.3.5. Punteggi standardizzati
1.3.6. Caratteristiche della forma: simmetria e curtosi

1.4. I complementi nello studio di una variabile

1.4.1. Analisi esplorativa: box plot e altri grafici
1.4.2. Trasformazione delle variabili
1.4.3. Altre medie: geometrica, armonica, quadratica
1.4.4. Disuguaglianza di Chebyshev

1.5. Statistica descrittiva bidimensionale

1.5.1. Distribuzioni di frequenze bidimensionali
1.5.2. Tabelle statistiche a doppia entrata. Distribuzioni marginali e condizionali
1.5.3. Concetti di indipendenza e dipendenza funzionale
1.5.4. Rappresentazioni grafiche

1.6. I complementi nello studio di due variabili

1.6.1. Caratteristiche numeriche di una distribuzione bidimensionale
1.6.2. Probabilità congiunte, marginali e condizionali
1.6.3. Relazione tra parametri marginali e condizionali

1.7. Regressione

1.7.1. Linea di regressione generale
1.7.2. Curve di regressione 
1.7.3. Regolazione lineare
1.7.4. Previsione ed errore

1.8. Correlazione

1.8.1. Concetto di correlazione
1.8.2. Rapporti di correlazione
1.8.3. Coefficiente di correlazione di Pearson
1.8.4. Analisi della correlazione

1.9. Correlazione tra gli attributi

1.9.1. Coefficiente di Spearman
1.9.2. Coefficiente di Kendall
1.9.3. Chi-quadro

1.10. Introduzione alle serie temporali

1.10.1. Serie temporali
1.10.2. Processi stocastici

1.10.2.1. Processi stazionari
1.10.2.2. Processi non stazionari

1.10.3. Modelli
1.10.4. Applicazioni

Modulo 2. Progettazione di campionamenti

2.1. Considerazioni generali sul campionamento

2.1.1. Introduzione
2.1.2. Cenni storici
2.1.3. Concetto di popolazione, contesto e campione
2.1.4. Vantaggi e svantaggi del campionamento
2.1.5. Fasi di un processo di campionamento
2.1.6. Applicazioni di campionamento
2.1.7. Tipi di campionamento
2.1.8. Progettazione di campionamenti

2.2. Campionamento casuale semplice

2.2.1. Introduzione
2.2.2. Definizione della progettazione del campione MAS (N, n), MASR e parametri associati
2.2.3. Stima dei parametri delle popolazioni
2.2.4. Determinazione della dimensione del campione (senza ripetizione)
2.2.5. Determinazione della dimensione del campione (con ripetizione)
2.2.6. Confronto tra campionamento casuale semplice con e senza ripetizione
2.2.7. Stima in sottopopolazioni

2.3. Campionamento probabilistico

2.3.1. Introduzione
2.3.2. Progettazione o procedura di campionamento
2.3.3. Statistiche, stimatori e loro proprietà
2.3.4. Distribuzione di uno stimatore nel campionamento
2.3.5. Selezione di unità senza e con ripetizione. Uguali probabilità
2.3.6. Stima simultanea delle variabili

2.4. Applicazioni del campionamento probabilistico

2.4.1. Applicazioni principali
2.4.2. Esempi

2.5. Campionamento casuale stratificato

2.5.1. Introduzione
2.5.2. Definizione e caratteristiche
2.5.3. Stimatori M.A.E(n)
2.5.4. Fissatori
2.5.5. Determinazione della dimensione del campione
2.5.6. Altri aspetti del M.A.E.

2.6. Applicazioni del campionamento casuale stratificato

2.6.1. Applicazioni principali
2.6.2. Esempi

2.7. Campionamento sistematico

2.7.1. Introduzione
2.7.2. Stime nel campionamento sistematico
2.7.3. Scomposizione della varianza nel campionamento sistematico
2.7.4. Efficienza del campionamento sistematico rispetto alla MAS
2.7.5. Stima della varianza: campioni replicati o compenetrati

2.8. Applicazioni del campionamento sistematico

2.8.1. Applicazioni principali
2.8.2. Esempi

2.9. Metodi di stima indiretta

2.9.1. Metodi di rapporto
2.9.2. Metodi di regressione

2.10. Applicazioni dei metodi di stima indiretta

2.10.1. Applicazioni principali
2.10.2. Esempi

Modulo 3. Applicazioni statistiche nell'industria

3.1. Teoria delle code

3.1.1. Introduzione
3.1.2. Sistemi di code
3.1.3. Misure di effettività
3.1.4. Processo di Poisson
3.1.5. La distribuzione esponenziale
3.1.6. Processo di nascita e morte
3.1.7. Modelli di code con un server
3.1.8. Modelli multi-server
3.1.9. Modelli di code con capacità limitata
3.1.10. Modelli a sorgente finita
3.1.11. Modelli generali

3.2. Introduzione ai grafi

3.2.1. Concetti di base
3.2.2. Grafi orientati e non orientati
3.2.3. Rappresentazioni matriciali: matrici di adiacenza e di incidenza

3.3. Applicazioni dei grafi

3.3.1. Alberi: proprietà
3.3.2. Alberi radicati
3.3.3. Algoritmi di ricerca in profondità
3.3.4. Applicazioni alla determinazione di blocchi
3.3.5. Algoritmi di ricerca in ampiezza
3.3.6. Albero ricoprente minimo

3.4. Percorsi e distanze

3.4.1. Distanza nei grafi
3.4.2. Algoritmo del percorso critico

3.5. Flusso massimo

3.5.1. Reti di trasporto
3.5.2. Distribuzione del flusso a costo minimo

3.6. Tecniche di valutazione e audit dei programmi (PERT)

3.6.1. Definizione
3.6.2. Metodologia
3.6.3. Applicazioni

3.7. Metodo del percorso critico (CPM)

3.7.1. Definizione
3.7.2. Metodologia
3.7.3. Applicazioni

3.8. Gestione dei progetti

3.8.1. Differenze e vantaggi tra i metodi PERT e CPM
3.8.2. Procedura per la mappatura di un modello di rete
3.8.3. Applicazioni con durata dell'attività casuale

3.9. Inventari deterministici

3.9.1. Costi associati ai flussi
3.9.2. Costi associati a stock o di archiviazione
3.9.3. Costi associati ai processi. Pianificazione del rifornimento
3.9.4. Modelli di gestione dell’inventario

3.10. Inventari probabilistici

3.10.1. Livello di servizio e stock di sicurezza
3.10.2. Dimensione ottimale dell'ordine
3.10.3. Un periodo
3.10.4. Diversi periodi
3.10.5. Revisione continua
3.10.6. Revisione periodica

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