Tecniche di data mining
Corso
A Trento
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Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Descrizione
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Tipologia
Corso
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Luogo
Trento
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Durata
1 Giorno
Obiettivo del corso: E’ obiettivo di questo corso far comprendere l’importanza di una corretta analisi dei dati e offrire una panoramica sulle metodologie di “data mining”, evidenziando pregi e difetti dei diversi approcci e sottolineandone la complementarietà. Rivolto a: Questo corso si indirizza a tutti coloro che almeno una volta si siano trovati di fronte alla necessità di trasformare tabelle di dati in informazioni e quindi, ad esempio, tecnici che operano nel settore sperimentale ma anche, EDP manager, direttori commerciali, responsabili marketing e, in generale, responsabili di funzione.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Sebbene il corso sia rivolto in particolare ai laureati in Ingegneria, Economia o altre discipline economico/scientifiche, si ritiene possa essere indicato anche ai diplomati tecnici, qualora possiedano un po’ di esperienza sull’analisi dei dati e di statistica di base.
Opinioni
Programma
Obiettivi
Gli ingegneri, i tecnici e ricercatori ma anche i manager di qualunque settore e ambito, si trovano quotidianamente di fronte alla necessità di leggere ed interpretare tabelle di dati al fine di ricavarne un qualche significato. Questa attività è spesso trascurata principalmente perché ci si scontra con strumenti di non facile utilizzo, che non consentono una visualizzazione e un’analisi efficace dei dati.
Non ci si rende conto di quanto i dati che vengono raccolti quotidianamente possano costituire una risorsa per imparare a riconoscere le criticità, ottimizzare prodotti e processi e per valorizzare le buone pratiche.
L’esposizione dei diversi argomenti sarà affrontata partendo da casi concreti. Comunque, pur privilegiando gli aspetti pratici e operativi, durante questo corso non saranno tralasciati i richiami a concetti fondamentali delle tecniche di data mining ogni qual volta questi approfondimenti risulteranno indispensabili per una completa e chiara comprensione.
PROGRAMMA
09.00 Introduzione al corso
09.15 Introduzione all’analisi dei dati e al data mining
10.00 Statistica di base, analisi multivariata e tecniche di visualizzazione dei dati
10.45 Pausa caffè
11.00 Principal Component Analysis (PCA) e Multidimensional Scaling
12.00 Metodi di clustering, teoria e applicazioni
13.00 Pranzo
14.00 Reti neurali e Self Organizing Maps, teoria e applicazioni
16.00 Pausa caffè
16.15 Utilizzo degli strumenti di data mining per previsione, classificazione e ottimizzazione
17.00 Esempi applicativi, domande e risposte
17.30 Conclusione
Materiale del corso
Ad ogni partecipante al corso sarà fornita la copia delle utilizzate durante le lezioni.
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