Data Analysis & Machine Learning
e-learning, statistiche
Durata 50 ore
1330€ / persona
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Risolvere i problemi industriali
Il corso Data Analysis & Machine Learning è vivace e interattivo. Le risorse fornite vi permetteranno di padroneggiare perfettamente la materia.
Programma
Comprensione dell'ambito del Machine Learning e dell'analisi dei dati
- Comprendere gli obiettivi del Machine Learning
- Il Machine Learning nel contesto dei Big Data, dell'Intelligenza Artificiale...
- Saper mappare i diversi strumenti: regressione, riduzione delle dimensioni, clustering, classificazione supervisionata (S) e non supervisionata (NS).
- Capire cosa si può e cosa non si può fare con il Machine Learning
Preparazione dei dati per un'analisi corretta
- Preparazione di un piano di raccolta dati
- Come redigere un piano di campionamento
- Applicare i principi della statistica descrittiva ai dati (tipo di distribuzione, calcolo della statistica media, deviazione standard mediana, curtosi, asimmetria, ecc.)
- Valutazione della presenza di outlier
Conoscenza del principio: strumenti di riduzione delle dimensioni (NS)
- Conoscere il principio della riduzione delle dimensioni
- Comprensione e utilizzo degli strumenti ACP, UMAP e TSNE
- Analisi delle componenti principali
- Analisi dei fattori di corrispondenza
- Analisi delle corrispondenze multiple
- Comprendere e utilizzare una carta T2
Classificazione non supervisionata
- Conoscenza del principio: strumenti di classificazione non supervisionata (NS)
- Classificazione gerarchica: Dendrogramma, Variabili, Individui
- Conoscere i principi degli algoritmi K means, DBSCAN e Mean Shift.
Apprendimento supervisionato, continuo Y
- Conoscere il principio e saper utilizzare gli strumenti: regressione lineare, regressione lineare multipla
- Comprendere il principio delle reti neurali e saperle applicare a casi semplici.
Apprendimento supervisionato, discreto Y
- Regressione logistica
- Regressione logistica ordinale
- Classificazione supervisionata SVM
- KNN e albero decisionale
Metrica di un classificatore
- Curva ROC e controllo della confusione
- Metriche di classificazione semplici
- Metrica combinata
- Intervallo di confidenza per le metriche
Mettere in pratica gli strumenti di Machine Learning
- Padroneggiare l'uso del modulo Ellistat Data Analysis per implementare tutti i punti del programma.
Obiettivi
- Familiarità con i principi e l'uso di strumenti di analisi dei dati e di apprendimento automatico in un contesto industriale.
- La formazione si basa sugli strumenti disponibili nel modulo Analisi dei dati di Ellistat.
Per chi
Questo corso di e-learning è pensato per manager e ingegneri che devono analizzare i dati di produzione per ottenere una nuova comprensione o sviluppare un modello predittivo di comportamento.
Prerequisiti
- Utilizzo di base di Internet e di un browser web.
- Una qualifica di livello II e/o 5 anni di esperienza professionale iniziale
- Conoscenza di base della gestione della qualità e dei processi
- Non è necessario essere un Six Sigma Green Belt o Six Sigma Black Belt.
Durata
50 ore di lezioni ed esercizi. L'e-learning è disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per 3 mesi per questo corso.
Orari di accesso
Le iscrizioni sono permanenti. Potete quindi iniziare il corso in qualsiasi momento!
Accessibilità
Questo corso di formazione è accessibile alle persone con disabilità. Vi preghiamo di contattarci per informazioni sulle modalità speciali. Faremo del nostro meglio per accontentarvi.
Risolvere i problemi industriali
Il corso Data Analysis & Machine Learning è vivace e interattivo. Le risorse fornite vi permetteranno di padroneggiare perfettamente la materia.
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