Datamining e datawarehouse: estrapolazione, interpretazione ed analisi di dati

Excol Studio Sas
A Palmanova

151-300
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Informazione importanti

  • Corso
  • Livello avanzato
  • Palmanova
  • 30 ore di lezione
  • Durata:
    10 Settimane
  • Quando:
    Da definire
  • Stage / Tirocinio
Descrizione

Ottimo corso per conoscere in modo approfondito tutti gli strumenti messi a disposizione da Excel e Access. Saranno analizzati dati reali, anche su proposta degli studenti.

Informazione importanti
Sedi

Dove e quando

Inizio Luogo
Da definire
Palmanova
Contrada Savorgnan, 9, 33057, Udine, Italia
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Domande più frequenti

· Requisiti

Buona conoscenza del sistema oeprativo Windows e dei suoi applicativi.

Cosa impari in questo corso?

Analisi dei dati
Data Mining
Data Warehouse
Database relazionale

Professori

Michele Tarantino
Michele Tarantino
Dott.

Programma

Il Datamining è un processo di estrazione di conoscenza da banche dati di grandi dimensioni tramite l’applicazione di algoritmi, che individuano le associazioni tra le informazioni. Gli algoritmi di Datamining sono stati sviluppati per far fronte all’esigenza di sfruttare il patrimonio informativo contenuto nelle grandi raccolte dati.
L’obiettivo del corso è quello di gestire una mole considerevole di dati (Dataset) per estrapolarli ed analizzarli su diversi livelli di criterio. I dati così ottenuti saranno inseriti e presentati in sistemi più complessi ed integrati per il supporto alle decisioni (sistemi ERP).
Le lezioni sono principalmente pratiche su grosse quantità di dati reali forniti dall’ISTAT scaricabili e interamante interpretabili senza vincoli.
Si richiede una conoscenza del sistema operativo Windows delle operazioni di apertura e salvataggio di un file e concetti base di Excel e Access (che, in ogni ,caso, saranno rivisti durante il corso).
Durante il corso saranno fornite le dispense e i dataset su cui lavorare.

Durata del corso: 30h

Programma dettagliato
Introduzione al Dataming e al Datawarehouse
Tecniche di rappresentazione dei dati e delle informazioni
Criteri di selezione, proiezione e condizione
Analisi quantitativa dei dati per mezzo di Pivot e distribuzioni probabilistiche
Analisi qualitative
Tecniche e algoritmi di clustering (cenni)
Text mining e text matching
Presentazione dei dati


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