51 pagine di ripasso per l'esame di Statistical Learning e Analisi dei Big Data al corso LM-66 di Mercatorum. Questo riassunto breve è pensato per chi ha bisogno di una revisione rapida e strutturata dei concetti chiave prima della prova.
Cosa contiene
51 pagine di schede di ripasso a punti elenco.
Termini chiave evidenziati in grassetto per una lettura veloce.
Sintesi dei contenuti di 44 lezioni del corso.
Argomenti che spaziano dai fondamenti dei dati all'uso di R e all'analisi delle componenti principali.
Aggiornato al mese corrente.
Argomenti trattati
Fondamenti e classificazione dei dati
L'avvento dei Big Data
Introduzione all'ambiente R
Gestione dei dati: salvataggio ed eliminazione
I vettori e gli indicatori statistici
I modelli statistici di previsione
Algebra delle matrici
Analisi delle Componenti Principali (PCA)
Matrici di varianza, covarianza e correlazione
Il Credit Scoring e i suoi obiettivi
Come usarlo per preparare l'esame
Utilizza questo riassunto nei giorni immediatamente precedenti l'esame per fissare i concetti principali. La struttura a punti e l'evidenziazione dei termini chiave ti permettono di verificare rapidamente la tua preparazione su ogni sezione del programma.
Materiale di studio indipendente, non affiliato a Universitas Mercatorum.
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