Data Science con R

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Corso certificato 32 CFP

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DATE

da definire

ORARI

da definire

GIORNATA

da definire

DURATA

32 ore

SEDE

LM Space

PARTECIPANTI

max 12

“Data science” è l’arte di creare modelli predittivi che migliorano il processo decisionale. Prevedere il futuro significa agire in anticipo, reagire efficacemente ad un cambiamento, trovare soluzioni ai problemi ricorrenti.
Il “corso pratico di data science con R” fornisce gli strumenti, i metodi e l’esperienza pratica per sviluppare accurati modelli previsionali, grazie ai quali si crea, all’interno dell’attività aziendale, un migliore processo decisionale e si rendono le tecnologie più intelligenti (es. manutenzione predittiva, campagne di marketing mirate).

Destinatari

Il corso è rivolto a tutte le figure professionali che necessitano strumenti efficaci per ricavare delle informazioni dai dati finalizzate alla conoscenza, alla decisione, al controllo, alla previsione di eventi e fenomeni. Indicato per:
– professionisti nel campo dell’IT
– professionisti del web marketing
– impiegati nel settore bancario/finanziario,
– ricercatori di scienze applicate
– impiegati e fondatori di start-up innovative
– responsabili e tecnici di laboratorio nell’ambito R&D
– responsabili e tecnici di produzione
– impiegati della pubblica amministrazione che si occupano di open data
– operatori del comparto energetico

Obiettivi corso

L’obiettivo del corso è quello di presentare le metodologie di data science da un punto di vista pragmatico, orientato alla pratica. Le dimostrazioni pratiche e le esercitazioni daranno la possibilità di approfondire le competenze relative al linguaggio di programmazione open-source R, il più potente e diffuso software di analisi dati.

Programma corso

Modulo 1 base

Lezione 1
– Introduzione “Data Science”
– Installazione di R & RStudio
– Comandi di base in R
– Le strutture dei dati
– Importare dati da diverse sorgenti
Lezione 2
– Visualizzare dati
– Statistica di base
– Programmazione
– Analisi esplorativa
Lezione 3
– Introduzione ai metodi di Machine Learning
– Clustering
– Dimension reduction
– Tecniche e metodi di visualizzazione avanzata
Lezione 4
– Modelli di regressione lineare
– Valutazione dei modelli di regressione
– Introduzione modelli di classificazione
– Valutazione dei modelli di classificazione

Iscrizione modulo 1

Modulo 2 avanzato

Lezione 1
– Modelli di regressione di machine learning
– Modelli di classificazione di machine learning
– Come migliorare i modelli predittivi
– Individuare e gestire Outliers e Missing Data
Lezione 2
– Analisi serie temporali
– Visualizzare serie temporali
– Creare modelli previsionali di serie temporali
Lezione 3
– Visualizzazione interattiva
– Sviluppo di dashboard in Shiny
– Panoramica su piattaforme cloud e data science che integrano R
Lezione 4
– Big data con R
– Deep Learning con R

Iscrizione modulo 2

COSTO

€ 690,00 + IVA corso completo

Per il modulo base € 460.00 + Iva
Per il modulo avanzato € 460.00 + Iva

L’intero importo deve essere versato in un’unica soluzione all’atto dell’iscrizione o, al più tardi, alla prima lezione.
Il pagamento dovrà essere effettuato a conferma del corso tramite:

Bonifico bancario alle seguenti coordinate Lamec Italia srl Banca Monte dei Paschi di Siena Ag. di Cittadella IBAN IT 93 N 01030 62522 000061235950
Prestito d’onore: al fine di favorire e promuovere la formazione dei giovani che si approcciano al mercato del lavoro è prevista la possibilità di finanziare il costo del percorso formativo tramite un “prestito d’onore”, che sarà possibile restituire con rateazione mensile per i giovani di età compresa tra i 18 e 25 anni.

Iscrizione corso completo

Il corso si svolgerà per un massimo di 10 partecipanti.
LM Space si riserva la facoltà di variare/annullare i moduli in caso mancato raggiungimento del numero minimo di partecipanti.

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Docente Alessio Passalacqua

Data Analyst con esperienza nei processi produttivi, si occupa di accelerare il processo di innovazione all’interno delle aziende manifatturiere analizzando i dati allo scopo di generare nuove conoscenze e migliorare l’efficienza produttiva.
Ha sviluppato modelli predittivi per l’efficienza energetica, riduzione degli scarti, ricerca di anomalie, analisi segnali IOT, ottimizzazione di processo e per lo sviluppo di nuovi prodotti.
Collabora con centri di formazione ed è docente dei corsi “Data Analysis for Smart Factory” e “Corso pratico di Data Science con R”.
Accanto all’attività di sviluppo e di formazione è relatore a conferenze sulle tematiche relative ad Industry 4.0, Smart Factory e Data Driven Innovation.

Coorganizzatori