course-premium

Industrial data scientist

Corso

Blended a Milano

6.200 € +IVA

Chiama il centro

Hai bisogno di un coach per la formazione?

Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.

Scopri i segreti dello sviluppo e nell'innovazione dei prodotti

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Blended

  • Luogo

    Milano

  • Ore di lezione

    104h

  • Durata

    13 Giorni

  • Inizio

    Scegli data

Il Percorso Industrial data scientist, sviluppato in collaborazione con Microsoft, è il primo corso che che integra la statistica industriale con le competenze per la gestione dei dati per:
imparare a leggere i dati e trovare le informazioni a valore per abilitare il miglioramento, sviluppare il ruolo di data scientist in azienda e supportare i progetti Data analytics, identificare KPIs, punti di controllo e costruire dashboard focalizzati per il management e impostare un Project work operativo in azienda.

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Milano
Visualizza mappa
Assago, 20090

Inizio del corso

Scegli dataIscrizioni aperte

Profilo del corso

- Essere in grado di impostare un progetto di data analytics
- Analizzare i dati esistenti e generati dai processi produttivi per segnalare opportunità in ambito qualità, planning, manutenzione ecc
- Utilizzare algoritmi e sistemi per identificare pattern e fenomeni su cui intervenire in ottica process improvement
- Impostare la corretta architettura e data warehousing per sfruttare il potenziale offerto dal 4.0

- Responsabili e Professional IT, Sistemisti e Specialisti di analisi dati
- Responsabili e Professional del miglioramento dei processi industriali che possono sfruttare le potenzialità offerte da IoT e Data analytics in azienda
- Manager e Professional delle diverse aree aziendali interessati ad affrontare il tema dei Data analytics in modo operativo nel loro contesto

Domande e risposte

Aggiungi la tua domanda

I nostri consulenti e altri utenti potranno risponderti

Chi vuoi che ti risponda?

Inserisci i tuoi dati per ricevere una risposta

Pubblicheremo solo il tuo nome e la domanda

Opinioni

Materie

  • Statistica
  • Reti
  • Algoritmi
  • Reti neurali
  • E-learning
  • Supply-Chain Management
  • R&D
  • KPIU
  • KPI
  • Modelli di business

Professori

Luca Redaelli

Luca Redaelli

Senior Consultant

Programma

Programma:
Mod. 1: Industry 4.0 e IoT, Data science, Data scientist nelle Operations
  • Introduzione al programma e roadmap
  • Industry 4.0: quali opportunità e soluzioni per l'industria
  • Internet of Things
  • Capire il proprio contesto 4.0 (Maturity level del VDMA e Quick check i4.0 Festo)
  • Che cosa è Data science?
  • Data science process - Introduzione al CRISP-DM Model
  • Data scientist: skills, competenze e ruolo in una realtà industriale

Mod. 2: Industrial Statistics, Process Control & Capability

  • Che cos’è la statistica: la scienza dei dati
  • Statistica descrittiva - Elementi fondamentali
  • Calcolare e interpretare gli indici statistici sintetici
  • Analisi grafiche (Runchart, Boxplot, Istogrammi, etc)
  • Statistica inferenziale (indici di confidenza e test delle ipotesi)
  • Come utilizzare e individuare le distribuzioni di probabilità dei fenomeni oggetto di analisi
  • Uso delle distribuzioni più frequenti: Gaussiana, Binomiale, Poisson, etc
  • Processs control: utilizzo delle carte di controllo per la verifica e il monitoraggio della stabilità di un processo
  • Process capability: come valutare la capacità qualitativa di un processo

Mod. 3: DoE - Desing of Experiment

Come migliorare un processo/prodotto tramite il DoE

  • Perché sperimentare?
  • Il contributo degli esperimenti all'analisi dati e ai processi di Machine learning

Come pianificare un esperimento

  • Piani fattoriali completi
  • Piani fattoriali frazionati
  • Piani per la stima di modelli di secondo ordine (RSM - Ottimizzazione)

Come analizzare e interpretare i risultati dell'esperimento

  • Analisi della varianza per la determinazione dei fattori significativi
  • Analisi di regressione: il modello predittivo
  • Analisi grafiche: Contour plot, Surfce plot, Interactions plot

Mod. 4: Machine learning

  • Introduzione al Machine learning
  • Data preparation
    • pulizia dei dati
    • normalizzazione
    • trattamento dei dati mancanti
    • trattamento dei dati anomali (outliers)
    • trattamento classi sbilanciate
    • feature engineering
    • dimensionality reduction (PCA)
  • Conoscere gli algoritmi utilizzabili per il Machine learning
  • Gli algoritmi supervisionati e non
  • Classic algorithms:
    • Algoritmi di classificazione
    • Algoritmi per il rilevamento di anomalie
    • Algoritmi per il clustering
    • Algoritmi per l’identificazione di regole associative (association rules)
  • Introduzione agli Advanced algorithms:
    • Come usare le reti neurali e Deep learning per le diverse finalità di analisi
    • Reti neurali per il trattamento di immagini e testi (NLP)
    • Usare R per le Reti Neurali e il Deep Learning
  • Metriche di valutazione delle performance dei modelli di Machine learning

Mod. 5: Advanced analytics, Data visualisation & Architetture per i big data

Big data, Advanced analytics e architetture

  • Il modo classico: Data warehouse, Data mart e linguaggio SQL
  • SQL vs NoSQL
  • Architettura Lambda
  • Come gestire i big data: le infrastrutture disponibili (Hadoop,Spark,etc)
  • Tipologie di processing (Multiparallel processing, Data streaming)
  • Introduzione agli Advanced analytics per i big data

Visualisation & Dashboarding

  • Cosa dobbiamo fare vedere? Il contesto di visualizzazione
  • Report-based tool vs Model-based tool
  • Le fonti dati che abbiamo a disposizione
  • Come distribuire le informazioni
  • Rispondere alle domande (reporting efficace)
  • Filtri e modalità di navigazione
  • Esercitazioni ed esempi pratici con Power BI
  • Best Practice ed esempi dal campo

Mod. 6: Impostazione Project work operativo

  • Analisi dei possibili Project work individuati
  • Scelta e impostazione del Project work più adatto, in termini di obiettivi e vincoli aziendali

Chiama il centro

Hai bisogno di un coach per la formazione?

Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.

Industrial data scientist

6.200 € +IVA