Imparare dai propri dati: tecniche di Data Mining

OTTBTA04

Docenti

Ing. Federico URBAN, EnginSoft

Obiettivi

Gli ingegneri, i tecnici e ricercatori ma anche i manager di qualunque settore e ambito, si trovano quotidianamente di fronte alla necessità di leggere ed interpretare tabelle di dati al fine di ricavarne un qualche significato. Questa attività è spesso trascurata principalmente perché ci si scontra con strumenti di non facile utilizzo, che non consentono una visualizzazione e un’analisi efficace dei dati.
Non ci si rende conto di quanto i dati che vengono raccolti quotidianamente possano costituire una risorsa per imparare a riconoscere le criticità, ottimizzare prodotti e processi e per valorizzare le buone pratiche.
E’ obiettivo di questo corso far comprendere l’importanza di una corretta analisi dei dati e offrire una panoramica sulle metodologie di “data mining”, evidenziando pregi e difetti dei diversi approcci e sottolineandone la complementarietà.  L’esposizione dei diversi argomenti sarà affrontata partendo da casi concreti. Comunque, pur privilegiando gli aspetti pratici e operativi, durante questo corso non saranno tralasciati i richiami a concetti fondamentali delle tecniche di data mining ogni qual volta questi approfondimenti risulteranno indispensabili  per una completa e chiara comprensione.

Programma

Prima giornata
09.00 Introduzione al corso
10.00 Installazione e primo utilizzo strumenti per il Data Scientist
11:15 Pausa Caffè
11:30 Analisi esplorativa dei dati (EDA) e Nozioni di statistica di base (1/2)
12.30 Pausa Pranzo
13:30 Analisi esplorativa dei dati (EDA) e Nozioni di statistica di base (2/2)
14:15 Introduzione al Machine Learning.
15:00 Pausa Caffè
15:15 Tecniche supervisionate per variabili continue e categoriche (Regressione e Classificazione)
17:30 Fine primo giorno

Seconda Giornata
09.00 Caso reale 1 - Classificazione
11:15 Pausa Caffè
11:30 Caso reale 2 - Regressione
12.30 Pausa Pranzo
13:30 Tecniche non-supervisionate per variabili continue e categoriche (Clustering)
14:15 Caso reale 3 - Clustering
15:00 Pausa Caffè
15:15 Caso Reale 4 - Individuazione Outlier
17:00 Domande e Risposte
17:30 Fine

Destinatari

Questo corso si indirizza a tutti coloro che almeno una volta si siano trovati di fronte alla necessità di trasformare tabelle di dati in informazioni e quindi, ad esempio, tecnici che operano nel settore sperimentale ma anche, EDP manager, direttori commerciali, responsabili marketing e, in generale, responsabili di funzione.

Prerequisiti

Sebbene il corso sia rivolto in particolare ai laureati in Ingegneria, Economia o altre discipline economico/scientifiche, si ritiene possa essere indicato anche ai diplomati tecnici, qualora possiedano un po’ di esperienza sull’analisi dei dati e di statistica di base.

Materiale didattico

Ad ogni partecipante al corso sarà fornita la copia delle slides utilizzate durante le lezioni.