Formazione Online | Python avanzato per le Utility
Python avanzato per le Utility
Metodologia standard CRISP-DM per creare modelli avanzati basati su Deep Learning e per prevedere produzione, domanda e prezzo
- 24 Ott 2025 > 31 Ott 2025
- 14 ore
- online
- Attestato di partecipazione
Promozioni
Approfitta della promozione BUNDLE PYTHON :
Ottieni una promozione in carrello sulla quota attiva al momento dell’acquisto scegliendo il percorso completo con tutti e 3 i corsi, o abbinando BASE + INTERMEDIO o INTERMEDIO + AVANZATO*.
Abbina i corsi secondo le tue esigenze:
- Python base per le Utility (20 e 27 gennaio 2025)
Analizzare ed elaborare le sequenze dati attraverso funzioni e programmazione a oggetti per impostare attività di forecasting
- Python intermedio per le Utility (16 e 30 maggio 2025)
Strumenti di Statistical e Machine Learning per creare modelli di forecasting di domanda e prezzo e ottimizzare il portafoglio
- Python avanzato per le Utility (24 e 31 ottobre 2025)
Metodologia standard CRISP-DM per creare modelli avanzati basati su Deep Learning e per prevedere produzione, domanda e prezzo
*L’offerta è cumulabile con altre promozioni in corso!
Per coloro che operano nel forecasting della produzione, del consumo e del prezzo della commodity, è necessario saper realizzare modelli previsionali avanzati e ingegnerizzati per ottimizzare il portafoglio.
Le giornate del 24 e 31 ottobre sono l’occasione per approfondire l’utilizzo di Python nella costruzione di modelli di deep learning avanzati per il forecast energetico e ottimizzare modelli previsionali a breve, medio e lungo termine.
In particolare, è l’occasione per:
- comprendere come sfruttare il deep learning e le reti neurali per riconoscere le relazioni tra input diversi
- creare modelli innovativi avanzati su big data e combinare le variabili esterne per generare automaticamente serie storiche
La docenza è affidata ad un Data Scientist con una consolidata esperienza nella programmazione in Python, con focus specifico sul settore energy.
Il corso è strutturato in esercitazioni con supporto e feed-back immediato da parte del docente, pertanto è necessario avere già istallato Python sul PC con cui si accede al corso.
A chi si rivolge
È d’interesse per chi già utilizza lo strumento di Python e vuole implementare modelli avanzati basati su Deep Learning e prevedere produzione, domanda e prezzo dell’energia.
In particolare, è rivolto a:
- Portfolio Manager
- Forecasting Manager
- Data Analyst/Scientist
- Logistic/Supply Manager
- Trading Manager
- Risk Analyst
- Middle Office Manager
Perché partecipare
Partecipa al corso avanzato per:
- creare previsioni avanzate con Python sfruttando modelli di deep learning su big data e gestire scenari complessi di previsione energetica
- comprendere come impattano le variabili meteo-climatiche per svolgere forecasting nel breve e nel lungo termine
- applicare i Feed Forward Neural Network e Convultional Neural Network per costruire modelli di deep learning base
- partecipare a una simulazione di una challenge mondiale per prevedere il prezzo dell’energia elettrica.
Formazione Finanziata
Grazie alla nostra certificazione UNI EN ISO 9001:2015 puoi sfruttare le opportunità della formazione finanziata
Programma
24 ottobre 2025 dalle 9.30 alle 17.30
LA METODOLOGIA STANDARD CRISP-DM PER LA REALIZZAZIONE DEI PROGETTI ANALITICI E I MODELLI DI DEEP LEARNING DI FORECASTING
Forecast nel mercato energetico: i modelli di breve medio e lungo termine
- Impatto delle variabili meteo-climatiche sulla produzione, consumo e prezzo dell’energia
- Modelli da utilizzare in presenza di tante variabili esogene
- Modelli da utilizzare in presenza di tante serie storiche da prevedere
- Modelli da utilizzare in funzione dell’orizzonte temporale
Forecast nel mercato energetico: modelli di deep learning base
- Modelli basati sul clustering di serie storiche
- Modelli basati su reti Feed Forward Neural Networks
- Modelli basati su reti Convolutional Neural Networks
- Esercitazione: previsione del prezzo dell’energia elettrica
31 ottobre 2025 dalle 9.30 alle 17.30
COSTRUIRE MODELLI DI DEEP LEARNING AVANZATI E APPLICARLI IN PYTHON PER LA CREAZIONE DI MODELLI DI FORECASTING SU BIG DATA
Forecast nel mercato energetico: modelli avanzati di deep learning
- Modelli Ibridi
- Modelli avanzati su big data
- Esercitazione: Costruire un modello simulando di partecipare a una challenge mondiale sulla previsione del prezzo dell’energia elettrica
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