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Cluster Analysis: segmentare e raggruppare

Come si profila la clientela di un’azienda, l’utenza di una PA o quella di un sito web? Come si individuano aree omogenee, prodotti affini, eventi simili? Introduzione alla Cluster Analysis

A cosa serve la Cluster Analysis

La Cluster Analysis consente di raggruppare “oggetti”, descritti da una serie di variabili, in base a qualche criterio di affinità, per evidenziare le caratteristiche specifiche di ciascun gruppo.

Gli “oggetti” possono essere di varia natura: individui, famiglie, imprese, eventi, ecc. Su ognuno si avranno diverse informazioni: per i clienti di un’azienda avremo variabili anagrafiche, comportamentali, socio-economiche; dei pazienti di un ospedale conosceremo dati biomedici; gli eventi sismici sono controllati da rilevazioni geo-fisiche; e così via.Leggi di più

Destinatari, didattica e calendario

Il campo di applicazione del Data Science è già oggi sterminato ed è in continua crescita. La Cluster Analysis, in particolare, trova applicazione in numerosi ambiti professionali, dal marketing alle vendite, dalla produzione alla qualità, dall’ingegneria al biomedicale. Il corso, di livello intermedio, è destinato a chi voglia conoscere i principali metodi di clustering, combinando aspetti concettuali e pratica operativa. Le lezioni, infatti, mixano elementi teorici con esempi e applicazioni, sfruttando software piuttosto comuni.

Sono previste 12 ore di lezione erogate da uno o più Tutor; si suggerisce un minimo di 3-4 ore a settimana. Giorni e orari di lezione vanno concordati con i Tutor; si assicura ogni sforzo per accomodare le preferenze dei partecipanti, entro la finestra 8:00 – 23:00, lun – dom.

Quota di partecipazione

480,00€.

La quota può variare in caso di personalizzazione del programma e si riferisce all’erogazione a un solo partecipante, in aula virtuale. Contatta il nostro Staff per informazioni sul costo del corso in caso di erogazione a due o più partecipanti.

Attestato

Al termine del corso si rilascia un attestato di partecipazione riportante il programma svolto e firmato dal corpo docente. Si può anche richiedere la certificazione delle conoscenze acquisite previo superamento di una prova d’esame.


Programma

  1. Clustering gerarchico.

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  2. Clustering prototype-based.

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  3. Clustering model-based.

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  4. Clustering density-based.

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  5. Clustering SOM-based.

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Personalizzazioni

Valutiamo diverse richieste di personalizzazione del programma: puoi aggiungere argomenti funzionali agli obiettivi formativi o aggiungere prerequisiti, se pensi di non avere le conoscenze di base necessarie seguire il corso; puoi richiedere di calibrare la didattica per dare più attenzione agli aspetti teorici o, viceversa, a quelli applicativi.

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