corso a calendario online

Data Mining di fenomeni complessi tramite metodologie e tool ad uso ingegneristico

Iscrizione e pagamento con carta di credito o bonifico bancario

Per iscriversi al corso, scegliere la data dall'elenco sottostante e cliccare sul pulsante "Iscriviti": si aprirà il form di registrazione, che deve essere compilato in ogni sua parte.


Codice Corso: online-spdm3

DATE

17 Febbraio
5 Maggio
22 Luglio
3 Novembre

Si utilizza una piattaforma web, che non richiede installazione di software in locale.
È possibile partecipare alla sessione tramite: MAC, PC o un qualsiasi dispositivo mobile.
L'utente riceverà dalla segreteria, il link e le credenziali per poter partecipare.

Quota di partecipazione

La quota di partecipazione è di:
600 Euro a persona


Il corso viene erogato solo al raggiungimento del numero minimo di partecipanti.
Una settimana prima dell'inizio del corso, il partecipante riceverà una mail di conferma.

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Chiedi informazioni

EnginSoft Segreteria Corsi
Barbara Manzoni
Tel. 035 368 711
corsi@enginsoft.it

 

Tipologia

Basic

Durata

5 ore on line + 3 ore di esercitazioni a casa verificate dal docente [2 moduli totali – 2 moduli al giorno da 2h30’, per 1 giorni]

Orario

9:30 - 12:00 | 14:00 - 16:30

Lingua

Italiano

Tutor

Novella Saccenti, Vito Primavera

Descrizione

Il corso Data Mining di fenomeni complessi tramite metodologie e tool ad uso ingegneristico, articolato in 2 moduli svolti in una giornata, è rivolto ai professionisti che intendono acquisire piena padronanza nell’ambito dell’analisi dei dati, e quindi, in generale, del comportamento del fenomeno di interesse.

Il corso ha come oggetto l’apprendimento delle conoscenze teoriche e pratiche necessarie ad un utilizzo esperto delle metodologie e degli strumenti di analisi dati disponibili. L’obiettivo è gestire il percorso “dati  informazione  conoscenza”, il cui esito può essere l’implementazione di un processo di ottimizzazione più consapevole ed efficiente, oppure la conoscenza stessa utile alla comprensione della propria applicazione.

Le metodologie e gli strumenti impiegati ricadono nell’ambito della statistica classica, dell’approccio Exploratory Data Analysis (EDA) e delle tecniche di Multi-Variate Analysis (MVA), ognuno dei quali ha una propria prerogativa di utilizzo, ma che possono anche essere usati contestualmente allo scopo di incrementare il livello di confidenza relativo alla conoscenza acquisita.

Allo scopo di rendere interattivo il corso tramite modalità online, è prevista la realizzazione sia di una serie di hands-on, da effettuarsi successivamente alla descrizione teorica degli argomenti trattati mediante l’uso di tool ingegneristici allo stato dell’arte. A valle di ogni modulo, sono inoltre previsti opportuni test da eseguire autonomamente ma con successivo controllo da parte del docente.

Destinatari

Il corso è rivolto a utenti (ingegneri di tutte le specializzazioni, progettisti, ricercatori) per i quali sia rilevante: comprendere il comportamento dell’applicazione di interesse in ottica sia di gestirne le prestazioni sia di ri-utilizzare la conoscenza acquisita rispetto ad applicazioni simili; individuare i “driving parameters” della propria applicazione, incrementando di conseguenza l’efficienza di un eventuale processo di ottimizzazione o delle prove di laboratorio; poter effettuare delle scelte in funzione di criteri oggettivi e risultati giustificabili.

Propedeuticità

Nessuna.

Agenda

Modulo 1 - Analisi Statistica classica (durata 2h 30’)

Principali strumenti di analisi dati basati su tecniche sia di statistica classica sia di tipo “grafico”
Esempi applicativi & Hands-on

Modulo 2 – Introduzione alle tecniche avanzate di Data Mining (durata 2h 30’)

Intro Multi Variate Analysis (e.g. Clustering, Principal Component Analysis, …)
Esempi applicativi & Hands-on