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Introduzione al Data Science I - Corso di gruppo

Primi passi nel mondo del Data Science usando i metodi del Machine Learning: comprensione, pretrattamento ed esplorazione dei dati.


SCHEDA CORSO:

  • 13 ore di lezione, approccio didattico snello ma completo, utilizzo estensivo di esempi e applicazioni, nessuna propedeuticità.
  • Lezioni dal vivo ma registrate, se ne perdi qualcuna “live” la puoi rivedere “in differita” quando vuoi.
  • Nell’aula virtuale docente e corsisti interagiscono in audio, video, chat, lavagna digitale, schermo condiviso.
  • Nessun software da scaricare, all’aula virtuale si accede direttamente dal sito MOV.
  • Massimo 15 partecipanti.
  • Costo: acconto 36,00€ (pre-iscrizione), saldo 140,00€ (iscrizione), quindi totale 176,00€ (ossia 13,50€/ora!).
  • Calendario: infrasettimanale (30/11 – 14/12, Lun ore 18-21, Gio ore 18-20) o weekend (05/12 – 19/12, Sab ore 15-18, Dom ore 15-17).


Queste sono le caratteristiche principali del corso. Di seguito trovi maggiori informazioni su ciascun aspetto: leggile attentamente.

Destinatari

Il campo di applicazione del Data Science è in continua crescita ed è già oggi sterminato. Questo corso, che non assume conoscenze pregresse di alcun genere, è destinato a chi voglia muovere i primi passi in questo affascinante settore, per studio o professione, gettando le basi per eventuali approfondimenti successivi.

Didattica

Il corso introduce al Data Science con i metodi del Machine Learning: lo studio preliminare dei dati con tecniche analitiche e visuali, il loro trattamento in vista dell’applicazione dei metodi esplorativi, la scelta del metodo migliore in funzione degli obiettivi e dei dati disponibili. Le lezioni combinano gli elementi teorici con esempi e applicazioni pratiche e illustrative, anche sfruttando software open source e/o a licenza di uso comune.Leggi di più

Aula virtuale

Le lezioni si tengono nella nostra aula virtuale (Tutoring Room), che ospiterà un massimo di 15 partecipanti, allo scopo di garantire un buon livello di interazione docente-corsisti. Per accedervi ti serve un computer connesso a Internet, dotato di webcam (il requisito minimo è il canale audio): non dovrai scaricare software. Prima dell’inizio del corso ti verranno fornite istruzioni precise.

Tutte le lezioni vengono registrate, potrai quindi rivederle o vederle per la prima volta “in differita”, qualora tu sia costretto a saltare la diretta di una o più lezioni. Le registrazioni restano disponibili per 90 giorni decorrenti dalla fine del corso.Leggi di più

Calendario

Il corso viene offerto con calendario infrasettimanale o calendario weekend: i due calendari sono alternativi, chi segue le lezioni infrasettimanali non può seguire quelle del weekend, e viceversa.

CALENDARIO INFRASETTIMANALE: inizio il 30/11/2020, conclusione il 14/12/2020.

Le lezioni si terranno tutti i Lunedì dalle 18:00 alle 21:00 e Giovedì dalle 18:00 alle 20:00.

CALENDARIO WEEKEND: inizio il 05/12/2020, conclusione il 19/12/2020.

Le lezioni si terranno tutti i Sabato dalle 15:00 alle 18:00 e Domenica dalle 15:00 alle 17:00.

Sono previste brevi “pause relax” durante le lezioni: due in quelle da 3 ore, una in quelle da 2 ore.

Quota di partecipazione e iscrizione

La quota di partecipazione è di 176,00€.

E’ possibile pre-iscriversi al corso versando un acconto di 36,00€ (pari a 40 crediti MOV, la nostra moneta virtuale), per assicurarsi un posto in aula prima del raggiungimento del numero massimo di partecipanti.

L’iscrizione verrà completata con il saldo di 140,00€ (pari a 175 crediti MOV), da versare nei 5 giorni lavorativi precedenti l’inizio del corso (riceverai un remind dallo Staff MOV).

Sia per la pre-iscrizione che per il saldo, devi acquistare i crediti MOV necessari.

Acquista crediti
Iscrizione calendario infrasettimanale
Iscrizione calendario weekend

Programma

Il Data Science utilizza i metodi del Machine Learning per esplorare automaticamente i dati ed estrarne informazioni non immediatamente visibili, ma ad alto valore aggiunto. In generale, si tratta di trovare “regole” nascoste nei dati e utili in problemi di vario genere.

L’applicazione di questi metodi, tuttavia, costituisce solo l’ultima fase del processo di esplorazione dei dati (data science process). Prima di essa, è cruciale la fase della comprensione dei dati (data understanding), perché le loro caratteristiche spesso orientano il lavoro successivo. Il corsista imparerà semplici tecniche analitiche e grafiche, utili a individuare, con poco sforzo, criticità come dati mancanti, anomali, ecc.

Una volta compresi, i dati dovranno essere preparati (data pretreatment) per potervi applicare i metodi del Machine Learning. Infatti, senza opportune correzioni e trasformazioni dei dati, molti metodi esplorativi sono inutilizzabili, o generano risultati non attendibili. Il corsista imparerà, tra l’altro, a migliorare la qualità dei dati, a creare variabili più informative, a selezionare solo alcune variabili a discapito di altre.

Giunti alla fase esplorativa vera e propria, la scelta tra i numerosi metodi del Machine Learning dovrà tener conto degli obiettivi dell’analisi, dei dati disponibili e del trade-off tra risultati attesi e difficoltà di implementazione. Verranno presentati i metodi principali e forniti esempi di applicazioni pratiche. Il corsista imparerà a ragionare sulla formulazione dei modelli, sulle ipotesi retrostanti, sui dati richiesti, sui risultati generati e sulla loro interpretazione.

Il processo di esplorazione dei dati (data science process).Leggi di più

La comprensione dei dati (data understanding).Leggi di più

La preparazione dei dati (data pretreatment o data preprocessing).Leggi di più

I metodi del Machine Learning: caratteristiche, esempi e applicazioni.Leggi di più

Corsi collegati

Il corso è propedeutico a Introduzione al Data Science II (corso di gruppo), che approfondisce i temi legati alle tecniche e agli algoritmi di Machine Learning.

Attestato

Al termine del corso lo Staff MOV rilascia un attestato di partecipazione riportante il programma svolto e firmato dal corpo docente.

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Avvisi e comunicazioni

Al momento non ci sono avvisi o comunicazioni inerenti questo corso.

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