Formazione Online | Python Energy Intermedio: creare modelli predittivi applicati al mercato energetico
Python Energy Intermedio: creare modelli predittivi applicati al mercato energetico
Creare modelli di Statistical e Machine Learning per prevedere domanda e prezzo di EE e Gas e ottimizzare il portafoglio
- 06 Giu 2024 > 13 Giu 2024
- 14 ore
- online
- Attestato di partecipazione
In Promozione fino al 22/04
Se hai bisogno di sviluppare modelli previsionali più snelli e individuare i giusti algoritmi per ottimizzare il portafoglio, allora questo è il corso che fa al caso tuo.
Due giornate caratterizzate da esempi, applicazioni pratiche ed esercitazioni al PC per comprendere come Python può aiutarti a creare features per la previsione di serie storiche di domanda e prezzo e per implementare modelli basati sui dati statistici e di machine learning.
Potrai contare sulle competenze pratiche di un professionista della materia con una consolidata esperienza nella programmazione in Python applicata al mercato energetico.
Il corso è strutturato in esercitazioni con supporto e feed-back immediato da parte del docente, quindi, per la buona riuscita del corso è necessario presentarsi muniti PC con già istallato Python.
Il livello del corso è intermedio, quindi è necessario avere una conoscenza di base di python per poter seguire al meglio la docenza. Per prepararti al meglio puoi seguire il modulo 1 del percorso “Data Science con Python per il mercato energetico”. Potrai proseguire con la formazione frequentando il modulo 3, successivo a questo “Algoritmi avanzati e ingegnerizzazione dei modelli di previsione per il mercato energetico”.
Grazie alla nostra certificazione UNI EN ISO 9001:2015 potrai sfruttare le opportunità della formazione finanziata
A chi si rivolge
Il corso si rivolge a chi ha già delle conoscenze di base in Python all’interno del:
- Ufficio Forecasting
- Ufficio Logistica/supply
- Ufficio Trading
- Ufficio Portfolio Management
- Ufficio Risk Management
Perché partecipare
Partecipa al corso per
- costruire previsioni efficaci e veloci con Python e valutarne l’efficacia rispetto alle prestazioni richieste
- impostare modelli statisticie di machine learning per la previsione di serie storiche di domanda e prezzo
- valutare quali variabili devono essere tenute in considerazione per la costruzione dei modelli
- creare features per la previsione di serie storiche
- applicare modelli di Statistical Learning e di Machine Learning realmente efficaci per le decisioni di business
Programma
Programma in fase di aggiornamento. Richiedi informazioni per ricevere l’anteprima.
COSTRUIRE MODELLI STATISTICI CLASSICI E APPLICARLI IN PYTHON PER LA CREAZIONE DI MODELLI DI FORECASTING
Forecast nel mercato energetico: intro
- Check Python, librerie e tools
- Introduzione agli Analytics: Data Science, Data Mining, Artificial Intelligence, Machine Learning e Deep Learning
Forecast nel mercato energetico: dall’analisi dei dati ai modelli di forecast
- Data discovery & visualization
- Struttura temporale delle serie storiche
- Metriche e parametri di valutazione dei modelli di forecast
- Esercitazione: analisi esplorativa serie storiche elettriche di consumo e prezzo
Forecast nel mercato energetico: i modelli di breve medio e lungo termine
- ARIMA
- SARIMA
- ETS
- State Space Models
- Esercitazione: modelli predittivi serie storiche elettriche di consumo e prezzo
Forecast nel mercato energetico: tuning e hyperparametrizzazione
- Esercitazione: tuning modelli predittivi serie storiche elettriche di consumo e prezzo
COSTRUIRE MODELLI DI MACHINE LEARNING E RETI NEURALI E APPLICARLI IN PYTHON PER LA CREAZIONE DI MODELLI DI FORECASTING
Forecast nel mercato energetico: data preparetion per i modelli di machine learning
- Data preparation per Reti Neurali e Machine Learining
- Esercitazione: data preparatioN su serie storiche elettriche di consumo e prezzo
Forecast nel mercato energetico: modelli base ed avanzati di machine learning
- Uninvariate Models Forecast
- Multivariate Models Forecast
- Multti-step Models Forecast
- Multi-step Multivariate Models Forecast
- Esercitazione: modelli predittivi serie storiche elettriche di consumo e prezzo
Librerie e tools per utili per forecast agile
- Esercitazione: modelli predittivi serie storiche elettriche di consumo e prezzo
Date e sedi
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