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Struttura del corso

Analisi avanzata con R e Tableau

Classificazione dei dati

Algoritmi di clustering e modelli predittivi

Concetti fondamentali della programmazione in R: sintassi e strutture logiche

Fondamenti del linguaggio R

Introduzione al corso

Configurazione dell'ambiente di sviluppo

Analisi predittive tramite regressione in R e Tableau

Sintesi finale e conclusioni

  • Creazione di un modello di regressione statistica.
  • Rappresentazione grafica dei risultati delle analisi regressive.
  • Calcolo e confronto tra valori predetti e effettivi.
  • Installazione e configurazione iniziale di R insieme a RStudio.
  • Configurazione corretta di Rserve come servizio di collegamento dati.
  • Trasferimento bidirezionale di dati tra R e Tableau.
  • Preparazione ed elaborazione preliminare dei dataset da analizzare.
  • Scrittura, ottimizzazione e manutenzione di codice R per applicazioni analitiche.
  • Applicazione metodologia CRISP-DM nel ciclo di sviluppo dei modelli analitici.
  • Adozione corretta e integrazione di modelli predefiniti disponibili in TDSP.
  • Sintesi statistica dei dati raccolti per generare insight utili.
  • Comprendere il ruolo e le caratteristiche delle variabili all’interno degli algoritmi.
  • Implementazione di cicli iterativi per ridurre complessità computazionale.
  • Utilizzo consapevole dei costrutti condizionali in R per gestire flussi decisionali.
  • Introduzione concettuale ai vettori come strutture fondamentali nei dataset.
  • Gestione efficiente di funzioni e pacchetti aggiuntivi per ampliare le capacità del codice.
  • Esplorazione applicativa di algoritmi di clustering per analisi multiscalari.
  • Realizzazione pratica e suddivisione strutturata di gruppi omogenei all’interno dei dati.
  • Visualizzazione dinamica di cluster prodotti per migliorare comprensione operativa.

Requisiti

Destinatari

  • Data Scientist
  • Conoscenza pregressa dell'utilizzo di Tableau.
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (2)

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