In: Data Science & Machine Learning

L’obiettivo del corso è comprendere lo stato di sviluppo e i principali trend evolutivi di predictive analytics & machine learning e comprendere come predictive analytics & machine learning possono contribuire alla capacità competitiva delle imprese.

I contenuti del corso sono i seguenti:

• Temi legati al tema della data driven science
• Descrivere i dati
• Le distribuzioni dei dati
• Inferenza statistica
• La regressione lineare
• Data mining e statistica inferenziale
• Alberi decisionali
• Metodi di ottimizzazione
• Analisi del testo naturale
• Network locations e dati in forma di immagine
• Il ruolo del data scientist e le skill ad esso associate
• Data Mining e Machine Learning
• Predictive Analytics Vs Prescriptive Analytics
• I principali algoritmi: Naive Bayes, Support Vector Machines, Neural Networks, K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, Association Rules (Apriori Algorithm)

Durata

• 7 ore

Prerequisiti

Conoscenza base delle logiche di applicazione delle tecniche si machine learning a scenari di Big Data