In un mondo sempre più guidato dai dati, la capacità di analizzarli in modo corretto e consapevole è una competenza fondamentale per professionisti e ricercatori di molti settori: ambiente, agricoltura, sanità, economia, marketing, scienze sociali e non solo.

Conoscere la statistica non significa solo saper leggere un grafico, ma comprendere i fenomeni, prendere decisioni fondate, validare ipotesi, costruire modelli predittivi. E se a tutto questo uniamo la potenza e la flessibilità di R, uno dei software open source più utilizzati al mondo per l’analisi statistica, abbiamo uno strumento straordinario per affrontare le sfide del presente e del futuro.

Due corsi per costruire solide competenze

TerreLogiche propone due corsi altamente pratici e strutturati, pensati per chi desidera acquisire o approfondire le competenze statistiche attraverso l’uso di R:

Statistica con R – livello base
20, 22, 23, 29, 30 ottobre 2025

Corso introduttivo rivolto a chi desidera avvicinarsi al mondo della statistica con un approccio pratico e orientato all’uso professionale. Durante il percorso vengono affrontati i principali concetti di statistica descrittiva e inferenziale, con applicazioni dirette tramite R.

Gli argomenti principali includono l’acquisizione di file dati esterni o la loro costruzione direttamente in ambiente R, la stesura di script per automatizzare e rendere riproducibili le analisi, la sintesi numerica e grafica dei dati, la verifica delle ipotesi sperimentali mediante test statistici appropriati, l’interpretazione degli output generati da R, la definizione e interpretazione di modelli di regressione e la rappresentazione grafica dei risultati modellistici.

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Statistica Multivariata e Machine Learning con R
13, 17, 19, 20, 24 novembre 2025

Corso avanzato, rivolto a chi ha già basi statistiche. La sessione formativa esplora l’uso di R per analizzare dati complessi tramite tecniche multivariate e machine learning.
Dopo un rapido ripasso delle nozioni di base, si affrontano le principali tecniche di analisi multivariata, tra cui PCA, CCA, NMDS, PMF e Cluster Analysis, utili per ridurre la dimensionalità, esplorare relazioni tra variabili e individuare gruppi omogenei nei dati.

Si introducono inoltre due algoritmi chiave di machine learning: Random Forest e Gradient Boosting Machines, strumenti potenti per classificazione e regressione. Per ogni metodo verranno illustrate applicazioni, implementazione in R, ottimizzazione e interpretazione degli output con sintesi numeriche e grafiche.

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Applicazioni reali e casi d’uso

Le competenze acquisite nei corsi su R e statistica trovano applicazione in moltissimi ambiti. Alcuni esempi:

• Ambiente e territorio: analisi di dati ambientali, modellazione del rischio idrogeologico, studio dei cambiamenti climatici
• Agricoltura: elaborazione di indici vegetazionali, analisi di dati agronomici, supporto alle decisioni in agricoltura di precisione
• Ricerca e università: elaborazione di dataset sperimentali, verifica di ipotesi statistiche, supporto alla pubblicazione scientifica
• Sanità ed epidemiologia: studio di correlazioni tra variabili sanitarie, costruzione di modelli predittivi
• Marketing e customer analytics: segmentazione della clientela, analisi dei comportamenti d’acquisto, previsione delle vendite

I nostri corsi sono progettati con un approccio pratico, che permette ai partecipanti di lavorare su casi studio reali, utilizzare dataset concreti e acquisire competenze immediatamente spendibili nel lavoro quotidiano.

Perché scegliere R?

• È gratuito e open source
• È uno strumento standard nel mondo della ricerca e del data science
• Offre migliaia di pacchetti aggiornati per ogni tipo di analisi
• È integrabile con GIS, database, software di calcolo e visualizzazione
• Ha una comunità attiva e globale

Se vuoi migliorare le tue capacità analitiche, leggere i dati con spirito critico e utilizzare strumenti professionali e sostenibili, questi corsi sono il punto di partenza ideale.

Per ulteriori informazioni o richieste personalizzate: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo. o telefonicamente al numero 0565/853278