Metodi di previsione (101904)

Il corso rappresenta un’introduzione al mondo dell’analisi predittiva. Gli argomenti principali del corso sono infatti le tre metodologie previsionali fondamentali: analisi classica delle serie storiche, metodi regressivi e analisi moderna delle serie storiche.

I metodi sono stati ideati in epoche differenti per rispondere a diverse necessità predittive e presuppongono un diverso impegno dal punto di vista informatico e di programmazione.

Oggigiorno la scelta del metodo da adottare dipende dal tipo di fenomeno oggetto di studio, dalla complessità della base dati e dagli specifici obiettivi da perseguire. Il corso ha come obiettivo fornire le basi per poter creare autonomamente modelli statistici.

Per avere informazioni sui contenuti di questo corso potete contattarci direttamente a formazione@mitech.it

Questo corso è rivolto a:

Programmatori
Ingegneri informatici
Data Scientist
Data Architect
Data Manager
Addetti alla Business Intelligence, Machine Learning, Big Data…

Al termine del corso avrai le capacità per riconoscere la migliore procedura da utilizzare per nuovi modelli predittivi e una conoscenza di linguaggio statistico specifico, per un utilizzo più consapevole di strumenti di Machine Learning e similari.

Modulo 1: Analisi classica delle serie storiche

Riconoscere trend, stagionalità e ciclo
Previsioni usando componenti stagionali

Modulo 2: Modelli di regressione

Concetto di regressione
Concetto di correlazione
Costruzione del modello
Generalizzazione a più variabili
Utilizzo per la previsione

Modulo 3: Analisi moderna di serie storica

Evoluzione dell’analisi classica
Concetto di autoregressione
Processi stocastici
Modelli autoregressivi a media mobile
Previsioni

Prerequisito per poter partecipare al corso è la conoscenza di Statistica di base (statistica descrittiva, teoria di probabilità e variabili casuali).

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