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 Durata 21 ore

Struttura del corso

Introduzione

  • Definizione dell'IA predittiva
  • Contesto storico ed evoluzione dell'analisi predittiva
  • Principi di base del machine learning e del data mining

Raccolta e pre-elaborazione dei dati

  • Raccolta di dati pertinenti
  • Pulizia e preparazione dei dati per l'analisi
  • Comprendere i tipi di dati e le loro fonti

Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)

  • Visualizzazione dei dati per estrarre informazioni
  • Statistiche descrittive e sintesi dei dati
  • Identificazione di pattern e relazioni nei dati

Modellazione statistica

  • Fondamenti della inferenza statistica
  • Analisi di regressione
  • Modelli di classificazione

Algoritmi di machine learning per la previsione

  • Panoramica degli algoritmi di apprendimento supervisionato
  • Alberi decisionali e random forests
  • Fondamenti delle reti neurali e del deep learning

Valutazione e selezione del modello

  • Comprendere l'accuratezza del modello e le metriche di performance
  • Tecniche di validazione incrociata
  • Overfitting e ottimizzazione del modello

Applicazioni pratiche dell'IA predittiva

  • Casi studio in diversi settori industriali
  • Considerazioni etiche nella modellazione predittiva
  • Limiti e sfide dell'IA predittiva

Progetto pratico

  • Lavoro su un dataset per creare un modello predittivo
  • Applicazione del modello per effettuare previsioni
  • Valutazione e interpretazione dei risultati

Requisiti

  • Conoscenza delle statistiche di base
  • Esperienza con un linguaggio di programmazione
  • Familiarità con la gestione dei dati e i fogli di calcolo
  • Nessuna esperienza pregressa richiesta in IA o data science

Pubblico di riferimento

  • Professionisti IT
  • Analisti dei dati
  • Personale tecnico

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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