Analisi predittiva: formazione, studi, seminari, informazioni e fornitori

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Previsioni future affidabili grazie all'analisi predittiva e alla modellazione statistica

Le previsioni per il futuro sono affascinanti e sembrano avere qualcosa di misterioso. L'analisi predittiva (PA) aiuta i manager delle loro organizzazioni a prevedere relazioni complicate nell'ambiente economico e a utilizzare le loro conoscenze per prendere le migliori decisioni possibili. Le aziende e i mercati non si sviluppano sempre nello stesso momento, per questo la pianificazione delle risorse e la valutazione dei rischi richiedono un metodo più accurato della business intelligence tradizionale. L'analisi predittiva entra in gioco quando si tratta di capire perché le cifre sono quelle attuali e come si svilupperanno in futuro. Questo include tutti i metodi che identificano dipendenze e modelli significativi nelle raccolte di dati e sono quindi adatti come base per prevedere eventi e azioni future. Tali analisi possono basarsi anche su dati non strutturati, come quelli provenienti dalle reti sociali. Il riconoscimento di tali modelli in grandi quantità di dati fa parte del data mining, che a sua volta è una parte importante delle soluzioni della PA.

Il CAS Statistical Modelling FH, ad esempio, è rivolto agli analisti e ai responsabili dell'elaborazione dei dati. Questo e molti altri corsi consigliati sono disponibili sul portale di formazione Ausbildung-Weiterbildung.ch. Se siete alla ricerca di un programma di formazione adeguato presso una rinomata università della vostra regione, vale la pena di visitare il più grande portale svizzero dedicato alla formazione. Ordinate online documenti informativi completi direttamente dalle università, iscrivetevi a un evento informativo o scaricate gratuitamente guide, liste di controllo e molto altro.

Domande e risposte

I diplomati del corso di Predictive Analytics ricevono il "Certificate of Advanced Studies in Statistical Modelling" con 12 ECTS dopo il superamento del corso.

Il corso in Predictive Analytics richiede che i partecipanti siano in possesso di una laurea, ma la direzione del corso può ammettere anche professionisti con competenze professionali equivalenti. Tutti i futuri studenti devono aver completato il CAS in Data Analysis come prerequisito per l'ammissione.

Il corso di formazione continua in Predictive Analytics (CAS Statistical Modelling) è composto da quattro moduli: "Elaborazione delle informazioni con R" con i contenuti data wrangling e visualizzazione, strumenti di reporting, progettazione di strategie di analisi, creazione di lucidi, "Modellazione avanzata della regressione" con metodi di calcolo della regressione di variabili target distribuite in modo non normale, valutazione del modello, sviluppo di modelli di regressione generalizzata protetti dai dati, "Analisi dei dati sul tempo all'evento" idoneità del modello, hazard rate, censoring, inferenza, modelli di fallimento e di tempo di attesa, "Analisi delle reti" con modelli e proprietà delle reti sociali, strutture di comunità e misure di centralità, diffusione nelle reti sociali, modelli grafici e causalità, visualizzazione delle reti e embedding 2-dim.

Il corso di analisi predittiva si svolge una volta alla settimana, tutto il giorno, per un periodo di cinque mesi.

La formazione in analisi predittiva si rivolge a persone come gli analisti responsabili dell'elaborazione di dati aziendali o pubblici, nonché a persone incaricate di valutare i dati dei clienti, di monitorare e regolare i processi operativi o produttivi o di fornire modelli statistici o report come base protetta per il processo decisionale.

Redaktionelle Leitung:

Stefan Schmidlin, Bildungsberatung, Content-Team Modula AG

Quellen

Website des Schweizerischen Sekretariats für Bildung, Forschung und Innovation SBFI , Website www.berufsberatung.ch (offizielles schweizerisches Informationsportal der Studien-, Berufs- und Laufbahnberatung) sowie Websites und anderweitige Informationen der Berufsverbände und Bildungsanbieter.

Erfahrungen, Bewertungen und Meinungen zur Ausbildung / Weiterbildung

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