Corso

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Lingue

    Italiano

  • Durata

    3 Giorni

  • Inizio

    Scegli data

Il corso di “Data Science e Machine Learning” proposto da Emagister è focalizzato nel mondo delle Big Data. L’obiettivo del corso è quello di incrementare le capacità analitiche, di trasformare ed utilizzare dati per scoprire nuovi fenomeni ad aumentare la conoscenza su vari argomenti tra cui ovviamente la gestione di grandi basi di dati. Tutto ciò grazie al centro PCSNET di Roma che supporterà i partecipanti presentando casi pratici oltre che teorici. Durante la formazione verranno trattati tematiche di: metodologie e tecniche per l’ETL da vari database, formati e fonti di dati, classificatori Bayesiani, Alberi di Decisione, clustering, text learning, pratici esempi per effettuare controllo dei dati e previsioni con le tecniche di ML, utilizzo di Google Prediction e molto altro ancora.
La formazione sarà tenuta presso la sede di Roma e avverrà in 3 giorni. È inoltre richiesta la presenza in aula dei partecipanti.
Il corso è principalmente indirizzato ai professionisti IT, tuttavia per partecipare non sono richiesti determinati requisiti.

Sedi e date

Luogo

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Online

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Profilo del corso

- Presentare i concetti di base di QlikView e la sua logica di funzionamento.
- Mostrare i componenti necessari per creare un documento con QlikView.
- Esporre alcuni argomenti avanzati, in modo che il discente possa spingersi oltre le classiche operazioni di base.

Analista

Nessun prerequisito.

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2021
2020
2019
2018

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

  • E-learning
  • Data Mining
  • Progetti informatici
  • Informatica per adulti
  • Didattica
  • Informatica e tecnologia
  • Gestione dei protocolli informatici
  • Clustering
  • Information tecnology
  • Informatica
  • Analisi
  • Machine Learning
  • Metodi analitici
  • Big Data
  • Tecniche statistiche
  • Data science
  • Analisi di dati
  • Ottimizzazione dati
  • Corso big data
  • Data wrangling

Professori

Docente Senior (min. 5 anni)

Docente Senior (min. 5 anni)

Docente Senior (min. 5 anni)

Programma

  • Un po’ di storia di QlikView
  • Logica Relazionale vs Logica Associativa
  • Concetti generali sulla struttura di QlikView, come funziona e cosa può fare
  • Presentazione dei dati disponibili
  • Elementi di base di QlikView: documenti, fogli, oggetti
  • La selezione dei dati: l’operazione più comune
  • I principali oggetti di QlikView: creazione, proprietà ed utilizzo
        • List Boxes
        • Statistics Boxes
        • Multi Boxes
        • Table Boxes
        • Charts
        • Input Boxes
        • Current Selections Boxes
        • Buttons
        • Text Objects
        • Slider/Calendar Objects
        • Bookmark Objects
  • Formule ed espressioni
  • Le operazioni di Rollup e Drill-Down
  • Costruzione di grafici bidimensionali e multidimensionali
  • Le variabili ed il loro uso
  • Caricamento dati da una e da più fonti
  • Concatenazione di tabelle
  • L'editor di script
  • System tables e Table viewer
  • I Temi per la presentazione

Ulteriori informazioni

Materiale didattico e relativo prezzo da concordare.

Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC).

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