Predictive Analytics (Corso a distanza)
Corso
A Distanza
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Descrizione
-
Tipologia
Corso
-
Metodologia
A distanza
-
Ore di lezione
8h
-
Durata
3 Giorni
-
Invio di materiale didattico
Sì
-
Servizio di consultazione
Sì
-
Lezioni virtuali
Sì
Il corso è studiato per permettere a chiunque (studenti, professionisti o semplici interessati alla materia) di comprendere le tecniche del Predictive Analytics, una disciplina che sta prendendo sempre più piede in qualunque business per merito dell’aumento vertiginoso di dati che oggi giorno abbiamo a disposizione.
Competenze in ambito statistico sono diventate indispensabili per numerose professioni “tradizionali” e lo sviluppo di nuovi settori, quali Big Data e Business Intelligence, ha reso figure come Data Scientist e Data Analyst tra le più ricercate.
Il percorso di apprendimento è strutturato per far comprendere al corsista l’evoluzione delle tecniche di analisi predittiva (dall’analisi classica all’analisi moderna di serie storiche, passando per i metodi regressivi) e gli argomenti affrontati sono quindi in difficoltà crescente.
Il corsista sarà quindi in grado di riconoscere quale sia il modello predittivo più appropriato da applicare, in base al contesto ed ai tipi di dati a disposizione, e saprà costruire modelli statistici che restituiscano le previsioni più affidabili.
Tuttavia, non sono necessarie competenze molto avanzate per affrontare il corso: è sufficiente una conoscenza della statistica di base (indici descrittivi e variabili casuali) e una matematica elementare. Eventuali possibili approfondimenti tecnici sono suggeriti all’interno del corso.
Il corso ha un’impostazione rivolta alla pratica, con numerosi esempi applicativi e consigli su come impostare un modello di previsione in base ai dati a disposizione.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
- Rendere accessibile ai corsisti l’analisi predittiva
- Dotare i corsisti dell’appropriato linguaggio tecnico e professionale
- Scegliere la migliore metodologia di previsione in relazione al fenomeno
- Scegliere la soluzione informatica più pertinente alla costruzione del modello
- Comprendere l’evoluzione storica dell’analisi predittiva
A chiunque abbia a che fare con serie storiche di dati, ad esempio:
- per attività di report (es. reportistica delle vendite);
- per programmatori ed ingegneri informatici che debbano creare e programmare software di Business Intelligence;
- per costruire previsioni a supporto delle decisioni di business;
- analisti di mercato
- analisti finanziari
- amministratori pubblici
Conoscenze matematiche di base.
Conoscenza della statistica di base e concetto di variabile casuale.
Il corso utilizza un linguaggio relativamente semplice e fruibile, mirando all'essenzialità pratica.
Appena ricevuto la richiesta otterrai la schede informativa del corso con contenuti, durata e modalità di erogazione.
Il corso viene svolto singolarmente con lezione One to One tra docente e corsista principalmente a distanza via Skype. Il programma viene tarato in base alle esigenze del corsista e le sue competenze, per una durata in media di 8 ore, programmabile a piacimento.
Opinioni
Materie
- Statistica
- Analisi serie
- Analisi classica
- Previsioni
- Previsioni di vendita
- Predictive Analytics
- Regressione lineare
- Regressione
- Data Analysis
- Data modelling
Professori
Valerio Raganelli
Titolare Cassiodorus Consulting
Dopo una lunga esperienza presso importanti organi internazionali (Agenzia Spaziale Europea e Direzione Generale per gli affari Economici e Finanziarii della Commissione delle Comunità Europee) con compiti di Analista statistico ed Econometrista e Gestore Base Dati, è ora titolare della Cassiodorus Consulting, ente di formazione e consulenza specializzato in Data Analysis e Predictive Analytics. Autore di numerose pubblicazioni scientifiche, per il cv completo si rimanda al sito www.cassiodorus.it
Programma
Di seguito gli argomenti che possono essere trattati all'interno del corso.
Il programma viene concordato direttamente con il corsista.
Modulo 1: Struttura dei modelli di previsione
- Variabile dipendente e variabili indipendenti
- Il rumore
Modulo 2: Regressione lineare
- I principi di regressione
- Definizione di regressione lineare e metodo dei minimi quadrati
- Esempi di regressione lineare
- Ipotesi da rispettare
Modulo 3: Analisi classica di serie storiche
- La dipendenza dal tempo
- Trend
- Ciclo
- Stagionalità
- Equazione di Tchebycheff
Modulo 4: Metodi regressivi
- Regressione Lineare Multipla
- Trasformazioni tra variabili
Modulo 5: Analisi moderna di serie storiche
- Modelli autoregressivi a media mobile
- Modelli ARMA e modello di Box & Jenkins
- Preliminari alle stime e stima degli ordini
- Definizione del modello e stima dei parametri
- Previsioni e esempi applicativi
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Predictive Analytics (Corso a distanza)