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

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

In Promozione fino al 22/04
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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 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

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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

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Date e sedi


Python Energy Intermedio: creare modelli predittivi applicati al mercato energetico06 Giu 2024 > 13 Giu 2024
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