Data Science and Machine Learning

  • Data: 07 dicembre 2017
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Scopo del percorso di formazione è un’analisi avanzata dei dati e dei processi aziendali in ottica più ampia della canonica forma descrittiva, per lo più utilizzata alla base dell’ordinaria Business Intelligence.

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Chi di voi non ha il desiderio di predire il futuro ed ottimizzare i propri processi a partire dall’esperienza, avendo la capacità di interpretare i dati generati dalle attività passate con metodi e mezzi che ne potenziano l’efficacia informativa in essi contenuta?

Chi non si è trovato davanti a Data Lake destrutturati e ha cercato regole ed approcci logici per dare forma ad algoritmi ricorsivi scavando nelle relazioni, nelle logiche, nei pattern nascosti dei dati portando oltre l’ordinario il risultato analitico e le informazioni utili ai Key Users processuali?

Il percorso di formazione presenterà i quattro livelli architetturali che necessariamente si devono considerare quando si vuole gestire Processi, Storage, Business Logic e Restituzione complessa di algoritmi statistici orientati all’analisi dei dati.

I quattro livelli comprendono una prima parte relativa al Process Management: come analizzare e monitorare i processi. Il secondo livello è relativo alla progettazione ottimizzata della componente Back-end dove verranno presentate tecniche e soluzioni progettuali in ottica di Performance, Data Quality e Storage finalizzato alla progettazione del data layer fisico dell’architettura analitica e alla scomposizione del processo in elementi puntuali strutturati. Nel terzo livello si approfondiranno elementi di statistica di base ed avanzata e le loro applicazioni in Modelli Analitici orientati al Machine Learning e al Data Mining attraverso l’utilizzo di laboratori pratici e la messa in esercizio delle soluzioni teoriche presentate.

L’ ultimo livello è orientato alla graficizzazione e alla restituzione Front-End dei risultati analitici per la progettazione ottimizzata di cruscotti e applicazioni orientate al Data Visualization

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