OSDA-17 - PREDICTIVE ANALYTICS & MACHINE LEARNING

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

3 GIORNI
categoria

Categoria:

Data & Big Data
qualifica

Qualifica istruttore:

Docente Senior (min. 5 anni)
dedicato a

Dedicato a:

Analista
produttore

Produttore:

PCSNET

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OBIETTIVI

Il corso può essere rivolto a due tipologie di destinatari: Analisti o Professionisti IT.

Gli obiettivi per le due tipologie di destinatari sono diversi.

 

Analisti

Al termine del corso i partecipanti avranno potenziato le proprie conoscenze relative a:

  • tecniche di analisi predittiva
  • metodologie e fasi di un progetto di machine learning
  • algoritmi di machine learning (es. classificazione, regressione, clustering, …)
  • tecniche di valutazione e confronto di modelli predittivi

 

Professionisti IT

Al termine del corso i destinatari del corso dosaranno in grado di prendere decisioni consapevoli e oggettive in ambito BID-NO BID o MAKE or BUY, in base ai dati ed alle informazioni disponibili.

PREREQUISITI

  • Buona conoscenza della programmazione strutturata derivata dall’uso di un qualsiasi linguaggio di programmazione.
  • Buona conoscenza dei database e del SQL.

CONTENUTI:

PROGRAMMA x Analisti

  • Modelli per il machine learning
  • Selezione di un modello
  • Il processo alla base del funzionamento
  • Possibilità con il machine learning: previsioni, ottenimento dei dati e modellazione dei dati
  • Modelli aziendali
  • Introduzione a Apache Spark
  • Utilizzo Spark Shell

 

  • Ottenere i dati
  • Esplorare i dati
  • Modellare i dati
  • Comunicare and visualizzare i risultati
  • SQL Spark
  • Panoramica Spark SQL e SQL Context
  • Creazione DataFrames
  • Trasformazione e Interrogazione DataFrames
  • Salvataggio DataFrames

 

  • Classificazione (Esempi Spark)
  • Regressione (Esempi Spark)
  • Clustering (Esempi Spark)

 

PROGRAMMA x Professionisti IT

Introduction

  • Competitive bidding in the construction industry
  • Varying procurement strategy
  • Competition in the construction industry
  • The bid/no bid decision making process
  • Definition
  • Importance of bid/ no bid decision
  • Decision making difficulty
  • The bid/ no bid decision making processes used in industry
  • Factors affect the bid/ no bid decision making
  • Need for Work
  • Strength of Firm
  • Project Conditions Contributing to Profitability
  • Risk of the Project
  • Competition
  • Strategic Considerations

 

Research methodology

  • Research design
  • Research methodologies utilized in the literature
  • Research methodologies
  • Research methods
  • Chosen research design
  • Data collection
  • Chosen data collection
  • Sampling
  • Data collection procedure
  • Data analysis procedure
  • Reliability and validity
  • Reliability
  • Validity
  • Ethics considerations
  • Chapter summary

 

Data collection

  • Introduction
  • Data collection process
  • Data management and analysis
  • Quantitative data
  • Qualitative data

 

Discussion

  • Comparison limitations
  • Definition of small to medium sized contractors
  • Research methodology
  • Important factors for small sized contractors
  • Strength of firm
  • Need for work
  • Client and consultant of the project
  • Job uncertainty
  • Project considering long term gains and losses
  • Client (considering long-term gain/ losses
  • Important factors for medium size contractors
  • Strength of firm
  • Project conditions contributing to profitability of the project
  • Risk creating job and contract conditions
  • Project (considering long-term gains and losses)
  • Foreseeable future market conditions & firm‟s financial situation
  • Client and consultant of the project
  • Need for work
  • Other differences to literatures

INFO

  • Manuale: Materiale didattico e relativo prezzo da concordare
  • Prezzo manuale: NON incluso nel prezzo del corso
  • Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC)

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