• Machine Learning con R

    Introduzione di algoritmi di Machine Learning utilizzando linguaggio R

    SOLD OUT!
    Corso Machine Learning

PERCORSO

Frequentando il corso Machine Learning con R apprenderai le basi teoriche di Machine Learning, branca dell’intelligenza artificiale che automatizza la costruzione di modelli analitici, e sarai in grado di comunicarne i risultati tramite strumenti di visualizzazione (Power BI) oltre a rendere il prodotto fruibile a terzi tramite Azure Machine Learning Studio.

Al termine del corso otterrai le competenze più richieste dal mondo del lavoro di oggi: saprai rendere automatici e più economici i processi di analisi di dati aziendali e potrai creare reportistica ad hoc per garantire alla tua realtà aziendale un netto vantaggio sulla concorrenza.

Il corso ha la durata di 5 giorni e al termine delle lezioni riceverai un Attestato di Frequenza che certifica il percorso seguito e la dispensa che comprende le presentazioni e il codice utilizzato durante il corso.

PROGRAMMA

Data: 25-26-27-28 febbraio e 1 marzo
Location: Microsoft House
Viale Pasubio 21
Milano
Orari: 9.00-18.00

25 FEBBRAIO – LINGUAGGIO R

Setup R ed Rstudio: Introduzione a Machine Learning Server, Setup R Studio
Strutture Dati Base: Tipi Nativi (Integer,Boolean,Char,Factors..), Array, Matrici, Data Frame, Liste
Operatori: If, While, For, Operatori Logici
R Vocabulary: Lista di alcune funzioni particolarmente utilizzate in R
Esercitazione: Laboratorio

26 FEBBRAIO – REGRESSIONI

Machine Learning: Introduzione al Machine Learning, Classificazione degli algoritmi di Machine Learning
Supervised Learning: Studio teorico dei principali algoritmi di Regressione
Regressione: Lineare semplice e generalizzata, Alberi e foreste decisionali, Reti neurali
Metriche di valutazione: Analisi delle diverse metriche di valutazione di un modello
Laboratori: Ad ogni algoritmo sarà associata un’esercitazione pratica

27 FEBBRAIO – CLASSIFICAZIONE E CLUSTERING

Supervised Learning: Studio teorico dei principali modelli di classificazione (Regressione logistica, Alberi e foreste decisionali, Reti neurali)
Metriche di valutazione: Analisi delle diverse metriche di valutazione di un modello
Laboratori: Ad ogni algoritmo sarà associata un’esercitazione pratica
Clustering: Introduzione al concetto di Clustering con esercitazioni pratiche
Unsupervised Learning: Clustering. Studio teorico dei principali algoritmi (K-Means, Hierarchical Clustering, Componenti principali)
Laboratori: Ad ogni algoritmo sarà associata un’esercitazione pratica

28 FEBBRAIO – VISUALIZZAZIONE E SERVIZI

Power BI: Introduzione a Power BI e Power Query, Data Sources di Power BI, Dimensioni e Fatti, Attributi,misure e relazioni, Oggetti grafici di Power BI, Creazione di un modello multidimensionale Laboratorio: Esercitazione pratica per visualizzare in Power BI i risultati di un modello ML scritto in R
Azure ML: Introduzione al servizio Azure Machine Learning Studio, Creazione di un modello Azure ML, Creazione di un web service e deploy di un esperimento Azure ML
Laboratorio

01 MARZO – ML IN PRODUZIONE

IoT case: Deploy di una solution di Machine Learning Supervisionato scritta in linguaggio R su Azure ML, Consuming del modello tramite linguaggio R, Analisi dei risultati in Power BI
Retail case: Deploy di una solution di Machine Learning non supervisionato scritta in linguaggio R su Azure ML, Consuming del modello tramite linguaggio R, Analisi dei risultati in Power BI

REQUISITI

Conoscenza base di almeno un linguaggio di programmazione strutturato (es. C) o linguaggio di analisi (es. Matlab), conoscenza base di statistica, analisi matematica e analisi numerica. È necessario portare il proprio PC.

DOCENTE

Andrea Barone

QUOTA D’ISCRIZIONE

€ 2.625 + IVA per l’intero percorso di 5 giorni

COMPILA IL SEGUENTE FORM PER ISCRIVERTI

Una volta effettuata l’iscrizione riceverai una mail con le indicazioni per validare l’iscrizione tramite pagamento via bonifico bancario e per ricevere la fattura.

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