Predictive Analytics & Machine Learning
Corso
Online
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Durata
3 Giorni
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Inizio
Scegli data
Il centro Personal Computing Studio S.r.l. presenta sul portale di Emagister il corso di Predictive Analytics & Machine Learning.
Il corso può essere rivolto a due tipologie di destinatari: Analisti o Professionisti IT.
Gli obiettivi per le due tipologie di destinatari sono diversi
- Analisti: al termine del corso i partecipanti avranno potenziato le proprie conoscenze relative a tecniche di analisi predittiva, metodologie e fasi di un progetto di machine learning, algoritmi di machine learning (es. classificazione, regressione, clustering, …), tecniche di valutazione e confronto di modelli predittivi
- Professionisti IT: al termine del corso i destinatari del corso saranno in grado di prendere decisioni consapevoli e oggettive in ambito BID-NO BID o MAKE or BUY, in base ai dati ed alle informazioni disponibili.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Analista
- Buona conoscenza della programmazione strutturata derivata dall’uso di un qualsiasi linguaggio di programmazione.
- Buona conoscenza dei database e del SQL.
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Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
- SQL
- Apache
- Clustering
- E-learning
- Informatica
- Big Data
- Data
- Spark
- Collect Data
- Data frames
Programma
PROGRAMMA x Analisti
- Modelli per il machine learning
- Selezione di un modello
- Il processo alla base del funzionamento
- Possibilità con il machine learning: previsioni, ottenimento dei dati e modellazione dei dati
- Modelli aziendali
- Introduzione a Apache Spark
- Utilizzo Spark Shell
- Ottenere i dati
- Esplorare i dati
- Modellare i dati
- Comunicare and visualizzare i risultati
- SQL Spark
- Panoramica Spark SQL e SQL Context
- Creazione DataFrames
- Trasformazione e Interrogazione DataFrames
- Salvataggio DataFrames
- Classificazione (Esempi Spark)
- Regressione (Esempi Spark)
- Clustering (Esempi Spark)
PROGRAMMA x Professionisti IT
Introduction
- Competitive bidding in the construction industry
- Varying procurement strategy
- Competition in the construction industry
- The bid/no bid decision making process
- Definition
- Importance of bid/ no bid decision
- Decision making difficulty
- The bid/ no bid decision making processes used in industry
- Factors affect the bid/ no bid decision making
- Need for Work
- Strength of Firm
- Project Conditions Contributing to Profitability
- Risk of the Project
- Competition
- Strategic Considerations
Research methodology
- Research design
- Research methodologies utilized in the literature
- Research methodologies
- Research methods
- Chosen research design
- Data collection
- Chosen data collection
- Sampling
- Data collection procedure
- Data analysis procedure
- Reliability and validity
- Reliability
- Validity
- Ethics considerations
- Chapter summary
Data collection
- Introduction
- Data collection process
- Data management and analysis
- Quantitative data
- Qualitative data
Discussion
- Comparison limitations
- Definition of small to medium sized contractors
- Research methodology
- Important factors for small sized contractors
- Strength of firm
- Need for work
- Client and consultant of the project
- Job uncertainty
- Project considering long term gains and losses
- Client (considering long-term gain/ losses
- Important factors for medium size contractors
- Strength of firm
- Project conditions contributing to profitability of the project
- Risk creating job and contract conditions
- Project (considering long-term gains and losses)
- Foreseeable future market conditions & firm‟s financial situation
- Client and consultant of the project
- Need for work
- Other differences to literatures
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