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Regression & Trees: prevedere e classificare

Quali fattori spiegano la customer satisfaction? E il default di un’azienda? Come prevedere le vendite di un bene? E il fabbisogno di medici al PS? Introduzione alla Regressione e agli Alberi

A cosa servono la Regressione Lineare e gli Alberi Decisionali

Regressione lineare e alberi decisionali sono due dei metodi più popolari per “spiegare” una variabile target tramite un insieme di input. Se il target è quantitativo, la regressione punta a prevederlo; se è qualitativo, gli alberi puntano a classificarlo.

La regressione lineare esplicita il legame lineare tra una variabile output e una o più variabili input. Spesso, l’ipotesi di linearità approssima la realtà, agevolandone l’interpretazione. Il modello verrà stimato su un campione di dati ma, non di rado, vorremo validarlo in un contesto più ampio, con opportune procedure di statistica inferenziale.Leggi di più

Destinatari, didattica e calendario

Il campo di applicazione del Data Science è già oggi sterminato ed è in continua crescita. L’analisi di regressione e gli alberi decisionali, in particolare, trovano 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 metodi principali, combinando aspetti concettuali e pratica operativa. Le lezioni, infatti, mixano elementi teorici con esempi e applicazioni, sfruttando software piuttosto comuni.

Sono previste 16 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

640,00€.

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. Regressione lineare: introduzione.

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  2. Regressione lineare: complementi.

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  3. Alberi di decisione e di regressione.

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  4. Random forest.

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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 per 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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