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...conduzione di unità organizzative complesse, con particolare riferimento alla gestione delle diverse aree funzionali d’azienda (accounting, marketing... Impara:: Economia aziendale, Economia e management, Economia politica...
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Il percorso offre una visione d'insieme estremamente chiara e pragmatica sulle dinamiche aziendali. I contenuti incentrati sull'organizzazione aziendale, sul marketing e sulla pianificazione strategica sono aggiornati e molto utili per comprendere l'evoluzione del mercato attuale.
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Un piano di studi strutturato con grande equilibrio tra economia, diritto e gestione strategica. La preparazione garantita dai professori permette di acquisire competenze di problem solving e analisi finanziaria fondamentali per chi punta ad ruoli manageriali.
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...e alla direzione d’impresa. Infine, il terzo anno si caratterizza per un’ampia personalizzazione del percorso di studi, in base al curriculum scelto... Impara:: Gestione aziendale, Economia politica, Economia aziendale...
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Un piano di studi strutturato con grande equilibrio tra economia, diritto e gestione strategica. La preparazione garantita dai professori permette di acquisire competenze di problem solving e analisi finanziaria fondamentali per chi punta ad ruoli manageriali.
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...efficace ai non statistici Modulo 14: Progetto di Ricerca Statistica Sviluppo di un progetto statistico completo Ricerca e raccolta dati Analisi e presentazione... Impara:: Analisi statistica...
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...nei Modelli di Machine Learning Importanza della trasparenza nei modelli predittivi Metodi di interpretabilità per i modelli di machine learning Approcci... Impara:: Analisi dati...
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...Modulo 9: Matematica Computazionale e Simulazioni Modelli matematici e tecniche numeriche per la simulazione di fenomeni complessi. Applicazioni della... Impara:: Analisi matematica, Scienze matematiche...
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...a lungo termine Tecniche per identificare e prevedere i cicli nei dati Analisi dei cicli economici e loro impatto sui dati aziendali Modulo... Impara:: Analisi dati...
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...Il ruolo e le principali skills di tale figura professionale. Nozioni di informatica e ingegneria meccanica Modulo 3 Conoscenza dei linguaggi di programmazione comuni... Impara:: Analisi matematica, Intelligenza artificiale...
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...per la creazione di risorse multimediali: PowToon, Canva, Animoto Come progettare contenuti visivi che stimolino l'interesse degli studenti Modulo... Impara:: Analisi matematica, Matematica e scienze...
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...Trattamento delle variabili categoriche (codifica one-hot, label encoding) Divisione del dataset in set di addestramento e test Modulo 7: la Regressione... Impara:: Analisi dati...
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...Validazione del modello di previsione: errore di previsione e metriche di valutazione. Tecniche per ottimizzare le previsioni ARIMA. Applicazioni pratiche... Impara:: Introduzione alla finanza...
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...e il concetto di gradient descent. Modulo 8: AdaBoost (Adaptive Boosting) Cos'è AdaBoost e come si applica. Meccanismo di ponderazione degli esempi difficili...
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...AI e Privacy dei Dati Rischi legati alla privacy e alla sicurezza dei dati trattati dall'AI L'uso dell'AI per la raccolta e l'elaborazione di dati sensibili (sorveglianza... Impara:: Intelligenza artificiale...
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...Applicazioni avanzate degli autoencoder per la generazione di dati e la rilevazione delle anomalie. Modulo 5: Tecniche Avanzate di Clustering Algoritmi di clustering avanzati...
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...performance dell'agente nel tempo Modulo 5: Simulazione di Scenari Complessi con Agenti Intelligenti Definizione di simulazione complessa e sue caratteristiche...
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...all'uso di RL nei giochi: giochi da tavolo, videogiochi, giochi a strategia. Come RL è utilizzato per sviluppare agenti in grado di giocare autonomamente...
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...dati in database e data warehouse Caricamento batch vs. streaming: differenze e casi d'uso Ottimizzazione delle performance di caricamento e gestione delle...
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...di dati ottimizzati per l’elaborazione di grandi volumi: Parquet, ORC, Avro. Ottimizzazione delle query SQL per grandi dataset. Modulo 6: Caricamento... Impara:: Intelligenza artificiale...
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...i dati di transazione possono essere utilizzati per rilevare frodi in tempo reale. Algoritmi di machine learning per il rilevamento delle frodi... Impara:: Analisi dati...
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...e Standardizzazione Perché è importante normalizzare i dati Differenza tra normalizzazione e standardizzazione Quando applicare le tecniche di scaling (es... Impara:: Qualità dei dati...
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...Modulo 6: Analisi delle Serie Temporali Definizione e concetti base delle serie temporali. Componenti delle serie temporali: trend, stagionalità... Impara:: Analisi dati, Analisi di mercato...
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...cliente Tecniche di analisi predittiva per il CLV Utilizzo del CLV per ottimizzare strategie di marketing e fidelizzazione Modulo 8: Previsione delle Vendite... Impara:: Analisi dati, Business intelligence...
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...Statistica e Probabilità di Base Dati statistici: media, moda, mediana, range Probabilità: definizione e concetti di base Probabilità in eventi semplici...