Bazele statisticii

InfoProfesorDescriereObiectiveTematică
Programe:

Număr de credite: masterat: 5; postuniversitar: 3
Cod: masterat: ADC02; postuniversitar: EVDC2
Predare: curs 2h, seminar 2h
Limba de predare: Română
Tip: curs principal
Regim opţional: cursul poate fi luat în regim opțional de către studenții de la masterul de Cercetare sociologică avansată.

Norbert Petrovici este expert în analiza datelor și lector universitar în cadrul Departamentului de Sociologie al Universității „Babeș-Bolyai”. Cu o experiență de 15 ani, a predat statistică la diferite nivele de complexitate, fie cursuri de introducere, fie cursuri de modelare avansată. Are experiență de predare a statisticii atât în sectorul universitar, cât și ca trainer în sectorul privat unde a lucrat cu diferite firme pentru cursuri deschise de analiză statistică.

E-mail: norbertpetrovici@socasis.ubbcluj.com

Scopul acestui curs este să ajute participanții să își îmbunătățească capacitatea de luare a deciziilor pe baza analizei datelor în cadrul unei organizații. Cursul introduce participanții în tematica modelelor statistice, pentru că ele joacă un rol cheie în a formula ipotezele legate de legăturile care pot fi regăsite în date, descrierea  tendințelor și formularea predicțiilor.

Cunoașterea statistică trebuie suplimentată, în același timp, de înțelegerea modelului de business, a indicatorilor de performanță cheie și a produselor din portofoliul companiei pentru a da sens modelelor statistice. Pornind de la modelul statistic organizația va schimba indicatorii de performanță, iar echipa de analiști va transforma modelele pentru a se conforma noilor obiective. Cursul urmărește formarea abilităților de a crește viteza de adaptare a modelelor.

Prin participarea la acest curs, participanții vor acumula cunoștințele teoretice și competențele practice necesare în lucrul cu datele, dar și informații care le va permite să înțeleagă semnificația datelor și perspectivele rezultate.

Obiective:

  • Sintetizarea şi agregarea unui set de date;
  • Modelarea relației dintre două componente dintr-un set de date;
  • Explicarea variației comune în setul de date;
  • Predicție și modelare pe baza datelor existente;
  • Înțelegerea modului de interpretare a datelor;
  • Vizualizarea datelor și raportarea analizelor în mod intuitiv

Abilități dobândite:

  • Practici organizaționale de colectare și integrare a datelor;
  • Capacitatea de a sintetiza și interpreta informațiile oferite de o variabilă;
  • Capacitatea de a înțelege variațiile simultane a unor atribute;
  • Înțelegerea procedurilor de a construi modele predictive;
  • Abilitatea de a reprezenta grafice univariate și bivariate
  • Sesiunea 1: Agregarea unui set simplu de date;
  • Sesiunea 2: Variația într-un set simplu de date;
  • Sesiunea 3: Forma pe care o iau datele și vizualizarea lor;
  • Sesiunea 4: Relații între două variabile;
  • Sesiunea 5: Relații între două variabile calitative;
  • Sesiunea 6: Relații între o variabilă calitativă simplă și una cantitativă;
  • Sesiunea 7: Relații între o variabilă calitativă complexă și una cantitativă;
  • Sesiunea 8: Relația dintre două variabile cantitative;
  • Sesiunea 9: Analiza trendurilor;
  • Sesiunea 10: Predicția unui trend;
  • Sesiunea 11: Modele de predicție cu mai mulți predictori;
  • Sesiunea 12: Modele de predicție cu predictori speciali.