Sviluppa le capacità di convertire i dati in informazioni da cui estrarre conoscenze e applicali in modo critico nel tuo reparto”

Questo esperto universitario mira a fornire agli ingegneri informatici le conoscenze necessarie a impiegare gli strumenti e i fondamenti della scienza dei dati per risolvere casi pratici. Grazie a questo programma sarà possibile analizzare i dati, visualizzarne i set, trarre conclusioni sul processo preliminare che precede la modellazione e stabilire la sua influenza sui risultati.

Nel corso del programma, l'attenzione sarà posta sulle migliori modalità di data mining per fornire conoscenze specialistiche sulle statistiche e sulle procedure di inferenza. I moduli di questo programma offrono una prospettiva teorica e pratica per esaminare le tecniche di pulizia dei dati più avanzate, nonché la trasformazione, la riduzione della dimensionalità e la selezione di caratteristiche e istanze.

Come complemento, si propone un modulo dedicato a promuovere la conoscenza delle diverse tecniche di machine learning e degli algoritmi utilizzati, a seconda del tipo di mining che si desidera implementare. Uno degli aspetti più interessanti di questo programma è che presenta la teoria delle reti neurali e la loro evoluzione nel corso della storia in modo didattico e pratico.

Il tutto grazie a un programma 100% online che gli permette di studiare comodamente, dove e quando vuole. Avrà solo bisogno di un dispositivo con accesso a internet per dare una svolta alla sua carriera. Una modalità in linea con i tempi attuali e che offre ampie garanzie di inserimento per il professionista in un settore molto richiesto. 

Realizza procedure efficaci ed efficienti per il trattamento dei dati in base al tipo di problema proposto” 

Questo ##ESTUDIO## in Tecniche, Algoritmi e Strumenti di Data Science possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Ingegneria di Data Science
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Determina le caratteristiche principali di un Dataset, la sua struttura, i suoi componenti e le implicazioni della sua distribuzione nella modellistica” 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti del settore, nonché riconosciuti specialisti appartenenti a società scientifiche e università prestigiose, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

Dimostra la tua capacità di interpretare la visualizzazione dei dati per un'analisi descrittiva grazie a un programma che presenta casi pratici per favorire l’apprendimento" 

Esamina le metriche e i punteggi per quantificare la qualità dei modelli, diventando un ingegnere informatico dotato di pensiero critico"

Per effettuare un'analisi preliminare all’applicazione delle tecniche di data mining, si richiede un professionista qualificato in tutti gli aspetti chiave di questo campo. Questo programma consentirà perciò di esaminare le principali tecniche di selezione, pre-elaborazione e trasformazione preliminari al processo di data mining. Lo studente potrà inoltre acquisire le capacità di risolvere casi pratici facendo uso delle tecniche proprie di questa scienza.

Migliora le tue capacità di problem solving valutando le situazioni in modo analitico"

Obiettivi generali

• Analizzare i vantaggi dell'applicazione delle tecniche di analisi di dati in ogni dipartimento dell'azienda
• Sviluppare le basi per comprendere le esigenze e le applicazioni di ogni dipartimento
• Generare conoscenze specialistiche per selezionare lo strumento corretto
• Proporre tecniche e obiettivi per essere il più produttivi possibile in base al dipartimento

Obiettivi specifici

Modulo 1. Strumenti di Data Science

• Sviluppare le capacità di convertire i dati in informazioni da cui estrarre conoscenza
• Determinare le caratteristiche principali di un Dataset, la sua struttura, i suoi componenti e le implicazioni della sua distribuzione nella modellistica
• Informare il processo decisionale conducendo un'accurata analisi preventiva dei dati
• Sviluppare le competenze per risolvere casi pratici utilizzando le tecniche della scienza dei dati
• Stabilire gli strumenti e i metodi generali più appropriati per la modellazione di ciascun Dataset a seconda della pre-elaborazione effettuata
• Valutare i risultati in modo analitico, comprendendo l'impatto della strategia scelta su diverse metriche
• Dimostrare una capacità critica di fronte ai risultati ottenuti dall'applicazione di metodi di pre-elaborazione o modellazione

Modulo 2. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

• Generare conoscenze specialistiche sui prerequisiti statistici per qualsiasi analisi e valutazione dei dati
• Sviluppare le competenze necessarie per l'identificazione, la preparazione e la trasformazione dei dati
• Valutare le diverse metodologie presentate e identificare vantaggi e svantaggi
• Esaminare i problemi in ambienti di dati ad alta dimensionalità
• Sviluppare l'implementazione degli algoritmi utilizzati per la pre-elaborazione dei dati
• Dimostrare la capacità di interpretare le visualizzazioni dei dati per l'analisi descrittiva
• Sviluppare una conoscenza avanzata delle diverse tecniche di preparazione dei dati esistenti per la pulizia, la normalizzazione e la trasformazione dei dati

Modulo 3. Progettazione e sviluppo di sistemi intelligenti

• Analizzare il passaggio dall'informazione alla conoscenza
• Sviluppare i diversi tipi di tecniche di apprendimento automatico
• Esaminare metriche e punteggi per quantificare la qualità dei modelli
• Implementare i diversi algoritmi di apprendimento automatico
• Identificare i modelli di ragionamento probabilistico
• Gettare le basi per l'apprendimento profondo
• Dimostrare le competenze acquisite per comprendere i diversi algoritmi di apprendimento automatico 

Dimostra la tua capacità critica nell’analisi dei risultati ottenuti con l'applicazione di metodi di pre-elaborazione o modellazione”