Formazione Online | Python per modelli predittivi – livello intermedio

Python per modelli predittivi – livello intermedio


Strumenti di Statistical e Machine Learning per creare modelli di forecasting della domanda e prezzo di EE e Gas e ottimizzare il portafoglio

Formazione Online
online
  • 06 Giu 2024 > 13 Giu 2024
  • 14 ore
  • online
  • Attestato di partecipazione

Per costruire modelli previsionali più snelli, è necessario individuare i giusti algoritmi per l’ottimizzazione del portafoglio.

Le giornate del 6 e 13 giugno sono l’occasione per avere gli strumenti tecnici per creare features per la previsione di serie storiche di domande e prezzo della commodity e per implementare modelli basati su dati statistici e di machine learning attraverso esempi e use case.

Puoi 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 feed-back immediato da parte del docente, quindi, per la buona riuscita del corso è necessario presentarsi muniti PC con già istallato Python.

Per prepararti al meglio e utilizzare le potenzialità offerte da Python, iscriviti al percorso completo:

 

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.

In particolare, è d’interesse per:

  • Forecasting Manager
  • Logistics/supply manager
  • Trading/Model & Analysis Manager
  • Portfolio Manager
  • Data Analyst/Scientist

Perché partecipare


Partecipa al corso per:

  • costruire previsioni efficaci e veloci con Python e valutarne l’efficacia rispetto alle prestazioni richieste
  • applicare principi di analisi dei dati statistici per creare modelli di forecasting
  • comprendere le funzionalità dei principali modelli, ARIMA, SARIMA, ETS, State Space per compiere correttamente previsioni di breve e lungo periodo
  • manipolare dati grezzi per analizzarli ed elaborarli attraverso reti neurali e procedure di machine learning
  • individuare le peculiarità dei modelli di machine learning per adattarli all’analisi predittiva di serie storiche.

Programma


6 giugno 2024

9.00-17.00

Facciamo il punto: il forecast nel mercato energetico

  • Check Python, librerie e tools
  • Introduzione agli Analytics: Data Science, Data Mining, Artificial Intelligence, Machine Learning e Deep Learning

 

COSTRUIRE MODELLI STATISTICI CLASSICI E APPLICARLI IN PYTHON PER LA CREAZIONE DI MODELLI DI FORECASTING

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

 

 

13 giugno 2024
9.00-17.00

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

 

Scarica programma

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