Tecniche avanzate di controllo ottimo e controllo robusto
17 Gennaio 2024Big data e LION,dai dati ai modelli all’ottimizzazione
17 Gennaio 2024
OBIETTIVI
Gli ingegneri, i tecnici e ricercatori ma anche i manager di qualunque settore e ambito, si trovano quotidianamente di fronte alla necessità di leggere ed interpretare tabelle di dati al fine di ricavarne un qualche significato. Questa attività è spesso trascurata principalmente perché ci si scontra con strumenti di non facile utilizzo, che non consentono una visualizzazione e un’analisi efficace dei dati.
Non ci si rende conto di quanto i dati che vengono raccolti quotidianamente possano costituire una risorsa per imparare a riconoscere le criticità, ottimizzare prodotti e processi e per valorizzare le buone pratiche.
E’ obiettivo di questo corso far comprendere l’importanza di una corretta analisi dei dati e offrire una panoramica sulle metodologie di “data mining”, evidenziando pregi e difetti dei diversi approcci e sottolineandone la complementarietà. L’esposizione dei diversi argomenti sarà affrontata partendo da casi concreti. Comunque, pur privilegiando gli aspetti pratici e operativi, durante questo corso non saranno tralasciati i richiami a concetti fondamentali delle tecniche di data mining ogni qual volta questi approfondimenti risulteranno indispensabili per una completa e chiara comprensione.
MATERIALE DIDATTICO
Ad ogni partecipante al corso sarà fornita la copia delle slides che saranno utilizzate durante le lezioni.
DESTINATARI
Questo corso si indirizza a tutti coloro che almeno una volta si siano trovati di fronte alla necessità di trasformare tabelle di dati in informazioni e quindi, ad esempio, tecnici che operano nel settore sperimentale ma anche, EDP manager, direttori commerciali, responsabili marketing e, in generale, responsabili di funzione.
PREREQUISITI
Sebbene il corso sia rivolto in particolare ai laureati in Ingegneria, Economia o altre discipline economico/scientifiche, si ritiene possa essere indicato anche ai diplomati tecnici, qualora possiedano un po’ di esperienza sull’analisi dei dati e di statistica di base.
PROGRAMMA
09.00 Introduzione al corso.
10.00 Nozioni di statistica di base.
10.45 Pausa caffè
11.00 Utilizzo di multivariate analysis e visualization
12.00 Analisi della regressione lineare
13.00 Pranzo
14.00 Clustering, reti neurali e Self Organizing Maps, teoria e applicazioni
15.30 Pausa caffè
15.45 Utilizzo degli strumenti di data mining per previsione, classificazione e ottimizzazione
16.30 Esempi applicativi, domande e risposte
17.00 Conclusione