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Innovazione

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Massima esigenza

Il criterio di ammissione di TECH non è economico.Non è necessario investire eccessivamente per studiare in questa università. Tuttavia, per ottenere un titolo rilasciato da TECH, i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno sottoposti a prova. I nostri standard accademici sono molto alti.  

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Talento

Il nostro programma è una proposta unica per far emergere il talento dello studente nel mondo imprenditoriale. Un'opportunità unica di affrontare i timori e la propria visione relativi al business.

TECH si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma.

Contesto Multiculturale

Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business.

Gli studenti di TECH provengono da più di 200 nazioni differenti.

Impara dai migliori del settore

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico. Si tratta di docenti impegnati in una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

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TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

Analisi

In TECH esploriamo il tuo lato critico, la tua capacità di affrontare le incertezze, la tua competenza nel risolvere i problemi e risaltare le tue competenze interpersonali.  

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TECH fornisce allo studente la migliore metodologia di apprendimento online. L’università unisce il metodo Relearning (una metodologia di apprendimento post-laurea che ha ottenuto un’eccellente valutazione a livello internazionale) al Metodo Casistico. Un difficile equilibrio tra tradizione e avanguardia, visto l’esigente contesto accademico nel quale è inserito.  

Economia di scala

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In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”

Il programma di questo Esperto universitario è stato ideato da un team di esperti del settore per soddisfare in particolar modo le esigenze dei professionisti delle Scienze Aziendali. Questo compendio di contenuti è stato creato da una prospettiva centrata sull'apprendimento pratico, che consentirà al professionista di intervenire con successo sulla base di un'ampia visione legata all'ambiente reale dell’attività. 

Questo piano di studi ti porterà al successo nel mondo del lavoro grazie a un apprendimento completo sulla statistica per l’impresa" 

Piano di studi

L’Esperto Universitario in Statistica Aziendale di TECH Università Tecnologica è un programma intensivo che prepara gli studenti ad affrontare le sfide e le decisioni aziendali sia a livello nazionale che internazionale. Il contenuto è stato ideato per promuovere lo sviluppo di competenze statistiche che consentano un processo decisionale più rigoroso in ambienti incerti. 

Nel corso delle 600 ore di studio, analizzerà una gran quantità di casi pratici, ottenendo un processo di apprendimento approfondito e completo che sarà di grande utilità per applicarlo alla sua pratica di lavoro. Si tratta quindi di un vero e proprio coinvolgimento in situazioni aziendali reali. 

Questo Esperto universitario affronta in modo approfondito le differenti aree dell’azienda ed è progettato affinché i dirigenti comprendano la direzione aziendale da una prospettiva strategica, internazionale e innovativa. 

Un corso progettato per lo studente, focalizzato sul suo miglioramento professionale per raggiungere l'eccellenza nell’ambito della direzione e della gestione aziendale. Un programma che comprende le tue esigenze e quelle della tua azienda, e che per soddisfarle offre contenuti innovativi basati sulle ultime tendenze, supportato dalla migliore metodologia didattica e da un personale docente eccezionale, capace di fornirti le competenze necessarie per risolvere situazioni critiche in modo creativo ed efficiente. 

Questo Esperto universitario ha la durata di 6 mesi ed è offerto completamente online.

Modulo 1. Matematica aziendale
Modulo 2. Statistica I
Modulo 3. Statistica II
Modulo 4. Econometria

Dove, quando e come si impartisce? 

TECH offre la possibilità di svolgere questo Esperto universitario in Statistica Aziendale completamente online. Durante i 6 mesi della specializzazione, lo studente potrà accedere a tutti i contenuti di questo programma in qualsiasi momento, il che gli consente di autogestire il suo tempo di studio. 

Modulo 1. Matematica aziendale

1.1. Elementi di base di algebra lineare e matriciale

1.1.1. Lo spazio vettoriale normato, funzioni e variabili

1.1.1.1. Rappresentazione grafica degli insiemi R
1.1.1.2. Concetti di base di funzioni reali di varie variabili. Operazioni con funzioni
1.1.1.3. Classi di funzioni
1.1.1.4. Teorema di Weirtrass

1.1.2. Ottimizzazione con vincoli di disuguaglianze

1.1.2.1. Il metodo grafico a due variabili

1.1.3. Classi di funzioni

1.1.3.1. Variabili separate
1.1.3.2. Polinomi a più variabili
1.1.3.3. Razionali
1.1.3.4. Forme quadratiche

1.2. Matrici: tipi, concetti e operazioni

1.2.1. Definizioni di base

1.2.1.1. Matrice con valore m x n
1.2.1.2. Matrici quadrate
1.2.1.3. Matrice identità

1.2.2. Operazioni con matrici

1.2.2.1. Somma di matrici
1.2.2.2. Prodotto di un numero reale da una matrice
1.2.2.3. Prodotto delle matrici

1.3. Matrice trasposta

1.3.1. Matrice diagonalizzabile
1.3.2. Proprietà della trasposizione delle matrici

1.3.2.1. Proprietà involutiva

1.4. Determinanti: calcolo e definizione

1.4.1. Concetto di determinanti

1.4.1.1. Definizione dei determinanti
1.4.1.2. Matrice quadrata di ordine 2.3 e superiore a 3

1.4.2. Matrici triangolari

1.4.2.1. Calcolo della matrice triangolare
1.4.2.2. Calcolo della matrice quadrata non triangolare

1.4.3. Proprietà dei determinanti

1.4.3.1. Semplificazione dei calcoli
1.4.3.2. Calcolo, in ogni caso

1.5. Inversione della matrice

1.5.1. Proprietà dell’inversione della matrice

1.5.1.1. Concetto di inversione
1.5.1.2. Definizione e concetti di base associati

1.5.2. Calcolo dell’inversione della matrice

1.5.2.1. Metodi e calcolo
1.5.2.2. Eccezioni ed esempi

1.5.3. Espressione ed equazione della matrice

1.5.3.1. Espressione della matrice
1.5.3.2. Equazione della matrice

1.6. Soluzione di sistemi di equazioni

1.6.1. Equazioni lineari

1.6.1.1. Discussione sul sistema. Teorema di Rouché-Fobenius
1.6.1.2. Regola di Cramer: risoluzione del sistema
1.6.1.3. I sistemi omogenei

1.6.2. Spazi vettoriali

1.6.2.1. Proprietà dello spazio vettoriale
1.6.2.2. Combinazione lineare di vettori
1.6.2.3. Dipendenza e indipendenza lineari
1.6.2.4. Coordinate di un vettore
1.6.2.5. Teorema delle basi

1.7. Forme quadratiche

1.7.1. Concetto e definizione delle forme quadratiche
1.7.2. Matrici associate a forme quadratiche

1.7.2.1. Legge di inerzia delle forme quadratiche
1.7.2.2. Calcolo del segno per autovalori
1.7.2.3. Calcolo del segno per minori

1.8. Funzioni di una variabile

1.8.1. Analisi del comportamento di una grandezza

1.8.1.1. Analisi localizzata
1.8.1.2. Continuità
1.8.1.3. Continuità limitata

1.9. Limiti di funzioni, dominio e immagine nelle funzioni reali

1.9.1. Funzioni di diverse variabili

1.9.1.1. Vettoriali di diverse variabili

1.9.2. Domino di una funzione

1.9.2.1. Concetto e applicazioni

1.9.3. Limiti di funzioni

1.9.3.1. Limiti di una funzione in un punto
1.9.3.2. Limiti laterali di una funzione
1.9.3.3. Limiti di funzioni razionali

1.9.4. Indeterminazione

1.9.4.1. Indeterminazione delle funzioni con radici
1.9.4.2. Indeterminazione 0/0

1.9.5. Domino e immagine di una funzione

1.9.5.1. Concetto e caratteristiche
1.9.5.2. Calcolo del dominio e dell’immagine

1.10. Derivate: analisi del comportamento

1.10.1. Derivate di una funzione in un punto

1.10.1.1.Concetto e caratteristiche
1.10.1.2. Interpretazione geometrica

1.10.2. Regole di derivazione

1.10.2.1. Derivazione di una costante
1.10.2.2. Derivazione di una somma o di una differenziazione
1.10.2.3. Derivazione di un prodotto
1.10.2.4. Derivazione dell’opposta
1.10.2.5. Derivazione della composta

1.11. Applicazioni derivate dallo studio delle funzioni

1.11.1. Proprietà delle funzioni derivabili
1.11.2. Valutazione delle grandezze economiche
1.11.3. Differenziabilità

1.12. Ottimizzazione delle funzioni di varie variabili

1.12.1. Ottimizzazione delle funzioni

1.12.1.1. Ottimizzazione con vincoli di uguaglianza
1.12.1.2. Punti critici
1.12.1.3. Estremi relativi

1.12.2. Funzioni convesse e concave

1.12.2.1. Proprietà delle funzioni convesse e concave
1.12.2.2. Punto di inflessione
1.12.2.3. Crescita e decremento

1.13. Integrali indefiniti

1.13.1. Primitiva e integrale indefiniti

1.13.1.1. Concetti di base
1.13.1.2. Metodi di calcolo

1.13.2. Integrali immediati

1.13.2.1. Proprietà degli integrali immediati

1.13.3. Metodi di integrazione

1.13.3.1. Integrali razionali

1.14. Integrali definiti

1.14.1. Teorema di Barrow 

1.14.1.1. Definizione del teorema
1.14.1.2. Basi di calcolo
1.14.1.3. Applicazioni del teorema

1.14.2. Curve degli integrali definiti

1.14.2.1. Concetto di curve
1.14.2.2. Basi di calcolo e studio delle operazioni
1.14.2.3. Applicazioni del calcolo delle curve

1.14.3. Teorema della media

1.14.3.1. Teorema e concetto di intervallo chiuso
1.14.3.2. Basi di calcolo e studio delle operazioni
1.14.3.3. Applicazioni del teorema

Modulo 2. Statistica I

2.1. Introduzione alla statistica

2.1.1. Concetti di base
2.1.2. Tipi di variabili
2.1.3. Informazioni statistiche

2.2. Ordinamento e classificazione della registrazione dei dati

2.2.1. Descrizione delle variabili
2.2.2. Tabella di distribuzione delle frequenze
2.2.3. Quantitative e qualitative

2.3. Applicazioni TIC e sistemi pratici

2.3.1. Concetti di base
2.3.2. Strumenti
2.3.3 Rappresentazione dei dati

2.4. Misure riassuntive dei dati I

2.4.1. Misure descrittive
2.4.2. Misure di centralizzazione
2.4.3. Misure di dispersione
2.4.4. Misure di forma o posizione

2.5. Misure riassuntive dei dati II

2.5.1. Box plot
2.5.2. Identificazione dei valori anomali
2.5.3. Trasformazione di una variabile

2.6. Analisi dell'insieme di due variabili statistiche

2.6.1. Tabulazioni di due variabili
2.6.2. Tabelle di contingenza e rappresentazioni grafiche
2.6.3. Relazione lineare tra variabili quantitative

2.7. Serie temporali e numeri indicizzati

2.7.1. Serie temporali
2.7.2. Variazioni percentuali
2.7.3. Numeri indici
2.7.4. IPC e serie temporali deflazionate

2.8. Introduzione alla probabilità: calcolo e nozioni di base

2.8.1. Concetti di base
2.8.2. Teoria degli insiemi
2.8.3. Calcolo delle probabilità

2.9. Variabili aleatori e funzioni di probabilità

2.9.1. Variabili casuali
2.9.2. Misure delle variabili
2.9.3. Funzione della probabilità

2.10. Modelli di probabilità per variabili casuali

2.10.1. Calcolo delle probabilità
2.10.2. Variabili aleatorie discrete
2.10.3. Variabili aleatorie continue
2.10.4. Modelli derivati dalla distribuzione normale

Modulo 3. Statistica II

3.1. Probabilità: variabile casuale

3.1.1. L'esperimento casuale
3.1.2. Assiomi di probabilità
3.1.3. Proprietà elementari

3.2. Modelli di probabilità

3.2.1. Le variabili casuali
3.2.2. Distribuzione di Bernoulli
3.2.3. Distribuzione binomiale
3.2.4. Distribuzione multinomiale

3.3. Calcolo delle probabilità e dei punti critici con R

3.3.1. Distribuzione normale o di Gauss
3.3.2. R comander
3.3.3. Proprietà

3.4. Inferenza statistica: alcuni concetti precedenti

3.4.1. Definizione e concetti preliminari
3.4.2. La distribuzione binomiale e calcolo
3.4.3. Curva normale e calcolo

3.5. Stimatori puntuali: distribuzioni e proprietà del campione

3.5.1. Concetti generali della distribuzione del campione
3.5.2. Stimatori puntuali
3.5.3. Stima ad intervallo

3.6. Intervalli di confidenza: per la media, rapporto, varianza. IC in due campioni

3.6.1. Intervalli per uno o più campioni
3.6.2. Metodo Bootstrap
3.6.3. Intervalli bayesiani

3.7. Contrasti di ipotesi nei metodi di inferenza statistica

3.7.1. Test di ipotesi statistica
3.7.2. Regione di rifiuto e di accettazione
3.7.3. Regole decisionali

3.8. Casi particolari: media della popolazione, varianza e proporzione. Contrasti parametrici

3.8.1. Varianze note e sconosciute
3.8.2. Motivo di plausibilità
3.8.3. Contrasto di uguaglianza

3.9. Contrasto di bontà di regolazione Chi-quadrato

3.9.1. Raggruppamento dei dati
3.9.2. Regione critica
3.9.3. Frequenza attesa

3.10. Contrasto dell'ipotesi di normalità: il contrasto di Jarque-Bera

3.10.1. Variabili significative
3.10.2. Teorema centrale del limite
3.10.3. Gli stimatori, istogramma

3.11. Contrasto di indipendenza con due variabili qualitative

3.11.1. Concetto di indipendenza delle variabili
3.11.2. Frequenze osservate e previste
3.11.3. Calcolo del contrasto

3.12. Modello di regressione lineare semplice e stima puntuale

3.12.1. Coefficiente di regressione e di correlazione lineare
3.12.2. Inferenza di parametri
3.12.3. Ipotesi del modello

3.13. Intervallo di confidenza e retta di regressione

3.13.1. La funzione lineare e la regressione
3.13.2. Regressione lineare semplice
3.13.3. Variabili esogene ed endogene 

3.14. Previsioni e applicazioni per le tecnologie dell'informazione e della comunicazione

3.14.1. Quadro teorico e concettuale
3.14.2. Tecniche di raccolta e analisi
3.14.3. Obiettivi generali e specifici

3.15. Modello di regressione multipla e stima puntuale

3.15.1. Ipotesi e stima
3.15.2. Tipi di errori e impostazioni del modello
3.15.3. Estensioni del modello lineare

3.16. Il contrasto di significatività globale della regressione

3.16.1. La tabella Anova
3.16.2. Multicollinearità

Modulo 4. Econometria 

4.1. Il metodo di stima Minimi Quadrati Ordinari (OLS)

4.1.1. Modello di regressione lineare
4.1.2. Tipi di contenuti
4.1.3. Linea generale e stima OLS

4.2. Il metodo OLS in altri scenari

4.2.1. Abbandono di ipotesi di base
4.2.2. Comportamenti del metodo
4.2.3. Effetto delle modifiche delle misure

4.3. Proprietà degli stimatori OLS

4.3.1. Momenti e proprietà
4.3.2. Stima delle varianze
4.3.3. Forme a matrice

4.4. Calcolo della varianza di OLS 

4.4.1. Concetti di base
4.4.2. Test delle ipotesi
4.4.3. Coefficienti del modello

4.5. Contrasti di ipotesi nel modello di regressione lineare

4.5.1. Contrasto T
4.5.2. Contrasto F
4.5.3. Contrasto globale

4.6. Intervalli di fiducia

4.6.1. Obiettivi
4.6.2. In un coefficiente
4.6.3. In una combinazione di coefficienti

4.7. Problemi di specificazione

4.7.1. Uso e concetto
4.7.2. Tipologia di problemi
4.7.3. Variabili esplicative non osservabili

4.8. Previsione nel modello di regressione lineare

4.8.1. Previsione
4.8.2. Intervalli di un valore medio
4.8.3. Applicazioni

4.9. Analisi dei residui nella previsione lineare

4.9.1. Obiettivi e concetti generali
4.9.2. Strumenti di analisi
4.9.3. Analisi dei residui

4.10. Variabili qualitative nel MRLG I

4.10.1. Fondamenti
4.10.2. Modelli con vari tipi di informazioni
4.10.3. Metriche lineari

4.11. Variabili qualitative nel MRLG II

4.11.1. Variabili binarie
4.11.2. Utilizzo di variabili dummy
4.11.3. Serie temporali

4.12. Autocorrelazione

4.12.1. Concetti di base
4.12.2. Conseguenze
4.12.3. Contrasto

4.13. Eteroschedasticità

4.13.1. Concetto e contrasti
4.13.2. Conseguenze
4.13.3. Serie temporali

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