Python avanzato per le Utility

“Python avanzato è un ottimo corso di approfondimento della tematica relativa al mondo previsionale avanzato con teoria e parte di codice”

Middle Office Power e Gas – Dolomiti Energia Trending

 

Per te che sei un professionista del settore energetico e desideri ottimizzare le previsioni e il portafoglio, approfitta di un corso totalmente dedicato alle caratteristiche del settore Power&Gas.

Per te che operi nel forecasting della produzione, del consumo e del prezzo della commodity, è necessario saper realizzare modelli previsionali avanzati e ingegnerizzati per ottimizzare il portafoglio.

Nelle giornate del 12 e 19 giugno 2026 puoi approfondire l’utilizzo di Python nella costruzione di modelli di deep learning avanzati per il forecast energetico e ottimizzare le tue previsioni a breve, medio e lungo termine.

In particolare, è l’occasione per approfondire come:

• preparare i dati e condurre analisi esplorative per comprendere i pattern nascosti, migliorare la qualità dei dati e dell’output
• costruire e ottimizzare modelli predittivi per ottenere previsioni più accurate, ottimizzare le performance e aumentare l’affidabilità dei risultati nel tempo
• applicare il Deep Learning per la previsione delle serie temporali per modellare dipendenze temporali complesse e migliorare la precisione delle previsioni.

Il corso ha una modalità pratica e interattiva grazie a un docente Chief data scientist con una consolidata esperienza nella programmazione in Python, con focus specifico sul settore energy.

Cogli l’opportunità di una sessione Learning by doing strutturata su una challenge mondiale che utilizza un dataset di dati spagnoli e prevedi i prezzi energetici, sfruttando il Machine/Deep Learning per supportare la transizione verso fonti rinnovabili.

 

Per seguire il corso è necessario avere già istallato Python e Jupyter sul PC con cui si accede al corso.

A chi si rivolge

---

Perché partecipare

---

• 01 Impara a preparare i dati in Python per gestire, il caricamento pulizia trasformazione dei dati, migliorando la qualità e l'affidabilità delle tue analisi
• 02 Gestisci i dati mancanti utilizzando tecniche di imputazione e interpolazione, per evitare distorsioni nei modelli e ottenere previsioni più accurate
• 03 Comprendi come esplorare i dati con Analisi Esplorative dei Dati (EDA) per identificare trend e stagionalità e il comportamento delle variabili nel tempo
• 04 Applica la decomposizione delle serie temporali per isolare trend e stagionalità, migliorando l'accuratezza delle tue previsioni energetiche
• 05 Impara a selezionare le feature significative utilizzando tecniche come Recursive Feature Elimination e Lasso, per ottimizzare la performance del modello
• 06 Applica modelli per prevedere le serie temporali e utilizza GridSearch per migliorare le previsioni del prezzo dell'energia in base a dati storici e stagionali
• 07 Scopri come sfruttare modelli di Machine Learning con regressione lineare, Random Forest e XGBoost, per ottenere modelli più robusti e accurati
• 08 Impara a creare pipeline di modellazione con scikit-learn per automatizzare il flusso di lavoro, migliorando l'efficienza e la riproducibilità dei tuoi esperimenti
• 09 Comprendi come ottimizzare i modelli tramite cross-validation e tuning iperparametrico, ottenendo modelli più stabili e precisi
• 10 Applica tecniche di deep learning avanzate come CNN, RNN e LSTM e modelli ibridi per catturare dipendenze temporali complesse e migliorare la qualità delle tue previsioni.

Formazione Finanziata

---

Programma

---

• 👇Scarica il programma dettagliato

Scarica programma