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Durata

18 ore
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Metodologia didattica

Presenza, Aula Virtuale

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Attestato

Attestato di Frequenza e Profitto

Il corso di Clustering e Analisi dei Dati offre un percorso formativo completo e approfondito dedicato alla comprensione e all’applicazione dell’analisi non supervisionata dei dati.

Il clustering fa parte del procedimento per estrarre significati e pattern da insiemi di dati complessi e senza etichetta, con lo scopo di identificare strutture nascoste, al fine di supportare decisioni informate in contesti diversificati.
La capacità di raggruppare dati in base a similarità intrinseche è fondamentale in svariati campi, dal marketing alla biologia e all’analisi delle reti sociali.

A chi è rivolto il corso?

Data Scientist

Programma didattico

Introduzione al Clustering e Analisi dei Dati

  • Concetti fondamentali di clustering e raggruppamento.
  • Applicazioni pratiche in vari settori: marketing, biologia, analisi delle reti sociali.
  • Importanza dell’analisi dei dati non supervisionata.

Algoritmi di Clustering Tradizionali

  • K-Means: concetto, implementazione e limitazioni.
  • Gerarchico: agglomerativo e divisivo.
  • DBSCAN e algoritmi di clustering basati sulla densità.

Valutazione della Qualità del Clustering

  • Misure di validità del clustering: purezza, indice di Dunn, indice di Silhouette.
  • Approcci per la selezione del numero ottimale di cluster.
  • Considerazioni pratiche nell’interpretazione dei risultati.

Clustering su Dati di Grandi Dimensioni

  • Gestione di dati di grandi dimensioni.
  • Algoritmi di clustering efficienti.
  • Strategie di campionamento e riduzione della dimensionalità.

Clustering Gerarchico e Visualizzazione dei Risultati

  • Analisi di clustering gerarchico.
  • Tecniche di visualizzazione: dendrogrammi, mappe di calore.
  • Interpretazione e comunicazione dei risultati.

Clustering Basato su Distanza e Similarità

  • Misure di similarità e dissimilarità.
  • Algoritmi di clustering basati sulla similarità: Affinity Propagation, Spectral Clustering.
  • Applicazioni in analisi delle immagini e biologia computazionale.

Clustering Temporale e Spaziale

  • Approcci per il clustering di dati temporali.
  • Clustering spaziale e geografico.
  • Applicazioni in monitoraggio ambientale, analisi del traffico e previsioni.

Algoritmi di Clustering Avanzati

  • Clustering basati su modelli probabilistici: Gaussian Mixture Models (GMM).
  • Algoritmi di clustering basati su apprendimento profondo.
  • Applicazioni in analisi del testo, immagini e dati complessi.

Obiettivi del corso

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

  • Selezionare e applicare algoritmi di clustering tradizionali e avanzati.
  • Interpretare e valutare la qualità dei risultati di clustering.
  • Conoscere in modo approfondito i concetti di clustering su grandi dataset e le strategie di gestione della dimensionalità.
  • Applicare tecniche di clustering in contesti temporali, spaziali e su dati complessi.
  • Applicare algoritmi avanzati di clustering in ambiti specifici come analisi del testo, immagini e dati complessi.

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    Formazione finanziata

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    Kinetikon ti offre un supporto completo in ogni fase: dall’analisi di fattibilità alla presentazione della domanda, fino alla rendicontazione e all’ottenimento del finanziamento.
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    FAQ – Domande Frequenti

    Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione. 

    Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.

    Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.

    Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.

    Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.

    Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.

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