Corso Singolo
Predictive Analytics
Il corso di Predictive Analytics guida allโanalisi e alla preparazione dei dati, introducendo modelli di regressione lineare e multipla, serie storiche e processi stocastici. I partecipanti imparano a stimare relazioni, validare modelli e generare previsioni affidabili per supportare decisioni strategiche basate sui dati.
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Obiettivi e destinatari
Gli obiettivi principali del corso sono identificare il corretto modello da applicare per la previsione di un fenomeno in relazione alla disponibilitร e tipologia di dati e studiare le relazioni tra due o piรน fenomeni misurati a scopi previsionali.
Programma del corso
Preparazione dei dati
Modello di regressione lineare
- Relazioni di causa-effetto
- Criterio dei minini quadrati
- Covarianza
- Correlazione tra variabili
- La retta di regressione
- Stima del coefficiente di regressione
- Stimare la bontร del modello: indice di determinazione
- Previsioni con il modello di regressione
Ipotesi di base per il modello di regressione lineare
Trasformazioni di variabili
Regressione lineare multipla
- Stima dei coefficienti
- Test sulle ipotesi
- Previsioni con il modello di regressione lineare multipla
Regressioni non lineari โ cenni
Analisi classica di serie storiche
- La dipendenza dal tempo
- Componenti stagionali: trend, stagionalitร e ciclo
- Previsioni con il metodo classico
- Pregi e criticitร del metodo
Analisi moderna di serie storiche
- Evoluzione dellโanalisi classica e ipotesi alla base
- Concetto di autoregressione
- Definizione di processi stocastici e proprietร
- White Noise Model
- Random Walk Model
- Modelli autoregressivi
- Modelli a media mobile
- Modelli autoregressivi a media mobile
- Previsioni con lโanalisi moderna
Durata
Crediti formativi
Modalitร di svolgimento
Obiettivi
Gli obiettivi principali del corso sono identificare il corretto modello da applicare per la previsione di un fenomeno in relazione alla disponibilitร e tipologia di dati e studiare le relazioni tra due o piรน fenomeni misurati a scopi previsionali.
Destinatari
Il corso รจ destinato a Ingegneri, Periti industriali e Geometri.
Programma
Preparazione dei dati
Modello di regressione lineare
- Relazioni di causa-effetto
- Criterio dei minini quadrati
- Covarianza
- Correlazione tra variabili
- La retta di regressione
- Stima del coefficiente di regressione
- Stimare la bontร del modello: indice di determinazione
- Previsioni con il modello di regressione
Ipotesi di base per il modello di regressione lineare
Trasformazioni di variabili
Regressione lineare multipla
- Stima dei coefficienti
- Test sulle ipotesi
- Previsioni con il modello di regressione lineare multipla
Regressioni non lineari โ cenni
Analisi classica di serie storiche
- La dipendenza dal tempo
- Componenti stagionali: trend, stagionalitร e ciclo
- Previsioni con il metodo classico
- Pregi e criticitร del metodo
Analisi moderna di serie storiche
- Evoluzione dellโanalisi classica e ipotesi alla base
- Concetto di autoregressione
- Definizione di processi stocastici e proprietร
- White Noise Model
- Random Walk Model
- Modelli autoregressivi
- Modelli a media mobile
- Modelli autoregressivi a media mobile
- Previsioni con lโanalisi moderna
Durata
Crediti formativi
Periti Agrari: CFP attribuiti dai Collegi di appartenenza, salvo loro ultima approvazione
Modalitร di svolgimento
Docente
Requisiti dei corsi online
Agronomi:
I corsi includono il test finale e prevedono sistemi di verifica adeguati per monitorare la partecipazione del discente.
Architetti:
I corsi includono il test finale e prevedono sistemi di verifica adeguati per monitorare la partecipazione del discente.
Geologi:
I corsi includono il test finale e prevedono sistemi di verifica adeguati per monitorare la partecipazione del discente.
Geometri:
I corsi includono i test intermedi e prevedono sistemi di verifica adeguati per monitorare la partecipazione del discente.
Ingegneri:
I corsi devono prevedere una verifica finale obbligatoria, con superamento almeno dellโ75% delle domande, prevedono test intermedi, per un totale di almeno 4 domande per ogni CFP. In caso di mancato superamento del test, รจ possibile ripeterlo al massimo per 3 volte, dopodichรฉ รจ necessario rivedere il capitolo del corso. Devono essere previsti domande a comparsa casuali almeno ogni 20 minuti; e sono previsti sistemi di verifica adeguati per monitorare la partecipazione del discente.
Periti Agrari:
I corsi includono i test intermedi e prevedono sistemi di verifica adeguati per monitorare la partecipazione del discente.
Periti Industriali:
I corsi includono il test finale e prevedono sistemi di verifica adeguati per monitorare la partecipazione del discente.
video tutorial
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