Con fonti dati sempre più numerose, nelle grandi aziende di tutto il mondo non solo si consolida la figura del Data Scientist, specializzata in analisi dati, Business Intelligence e Statistica, ma si avverte anche l’esigenza di ampliare la capacità di analisi a tutta l’organizzazione nel suo complesso.

Per questo Gartner, leader mondiale nella ricerca e analisi IT, individua con il nome di “Citizen Data Scientist” chi, all’interno di aziende e organizzazioni, ha la capacità di integrare competenze analitiche al proprio background. Una nuova figura che – secondo lo stesso Gartner – è destinata a veder crescere la propria richiesta ancora più velocemente rispetto a quella, già straordinaria, del data scientist.

E’ con questa premessa che il corso “Enable Your Data Science Approach” si rivolge a Business Analyst e Key Business User provenienti da qualunque area aziendale per illustrare loro gli strumenti predittivi e prescrittivi forniti dagli Advanced Analytics, in grado di estrarre dai dati grezzi relazioni non facilmente identificabili con gli strumenti classici di Business Intelligence.

Durante il corso mostreremo come applicare le più efficaci metodologie con esempi, esercizi e case study. Attraverso un’accurata costruzione di algoritmi statistici di clusterizzazione, classificazione e ottimizzazione, scopriremo come fare emergere nuove informazioni e nuovi pattern al fine di comprendere meglio le dinamiche di business ed elaborare le giuste strategie decisionali, in ottica predittiva e prescrittiva.

Take aways

  • Imparare a sfruttare la propria conoscenza di dominio in ottica di analytics
  • Conoscere i principali modelli di previsione per problemi di classificazione e regressione
  • Comprendere le metodologie basilari per un modello Data-Driven e uno Domain Driven
  • Saper eseguire in autonomia un’analisi predittiva avanzata
  • Saper valutare la bontà di un modello predittivo
  • Mettere a confronto più modelli e riconoscere il migliore
  • Mettere in pratica le metodologie apprese su dati reali
  • Leggere i dati con l’approccio di un data scientist

Agenda

Ore 9.30 – 0re 13.00
– Introduzione metodologica ad approcci e strumenti;
Il Citizen Data Scientist come veicolo di comunicazione tra il mondo Business e il mondo Analytics;
– Come affrontare e risolvere un problema di advanced analytics;
– Il Clustering e le sue applicazioni;
– Incipit teorico: i modelli di classificazione.

Ore 13.00 – ore 14.00
Pranzo con i docenti

Ore 14.00 – ore 17.30
– Il processo di valutazione tra modelli;
– Costruire un’analisi di classificazione  – from A to Z;
– Tutte le tappe della creazione di un’analisi avanzata.

Destinatari

Il corso si rivolge a Business Analyst e Key Business User che desiderano arricchire il proprio background con le competenze analitiche proprie di un Citizen Data Scientist.

Metodologia didattica e strumenti

Il corso alternerà momenti teorici ad esercizi pratici. La metodologia “hands-on” integra la teoria con un’impostazione didattica a «laboratorio», pratica e applicativa, che consente di approfondire i temi trattati in modo interattivo in aule con adeguata infrastruttura tecnologica. Per supportare la parte “hands-on” verrà utilizzata la piattaforma leader internazionale per la Data Science, RapidMiner.

RapidMiner è l’innovativa piattaforma di Data Mining e Predictive Analytics che permette di effettuare analisi avanzate sui dati in maniera semplice e veloce grazie a modalità di estrazione, trasformazione e visualizzazione dei dati che non richiedono particolari conoscenze di programmazione. Tool di straordinaria potenza per supportare efficacemente le decisioni di business con abilità di esecuzione e completezza di visione, può essere facilmente integrato con sorgenti dati esterne. Durante il corso, attraverso l’utilizzo guidato di RapidMiner, verranno illustrati in particolare i casi di Customer Churn e Loan Delinquency Prediction.

Dove e quando

Il corso si terrà presso la Sede Iconsulting in Via Bazzanese 32/7 a Bologna. [APRI IN GOOGLE MAPS]
Check-in dei partecipanti 9:00, inizio corso ore 09.30. Termine corso ore 17:30.