Python intermedio per le Utility

“Il corso Python intermedio è molto interessante e utile per rimanere al passo coi progressi tecnici per i forecast di time series”

Load Forecast and Portfolio Analyst – Edison Energia

 

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.

Scopri come sviluppare modelli previsionali affidabili e ottimizzare il portafoglio e come impiegare algoritmi statistici e di machine learning avanzati, selezionando le migliori librerie e modelli per l’analisi dei dati temporali e l’ottimizzazione dei parametri.

Nelle giornate del 13 e 20 aprile 2026 acquisisci gli strumenti essenziali a creare features per la previsione di serie storiche di domande e prezzo della commodity e per implementare modelli statistici e di machine learning basati su dati reali.

In particolare, è l’occasione per approfondire l’utilizzo di Python e delle sue librerie per:

• applicare modelli di previsione, partendo da metodi statistici (ARIMA, SARIMA, ETS) e arrivare a modelli avanzati basati su Machine Learning (Prophet e TensorFlow)
• progettare modelli con caratteristiche specifiche nella previsione di serie storiche, con l’uso di notebook Python pronti all’uso per applicare modelli in modo snello e immediato
• analizzare serie storiche reali di consumo e prezzo dell’energia e migliorare le tue competenze nel tuning e nell’ottimizzazione per ottenere modelli predittivi custom e affidabili.

Il corso prevede continue sessioni Learning by doing per costruire i tuoi modelli predittivi, con il supporto e il feedback immediato del docente, un Chief Data Scientist esperto nel settore energetico.

Il lavoro svolto diventa subito applicabile nel tuo ambiente lavorativo, grazie all’uso di strumenti Python, librerie avanzate e notebook pre-configurati ed efficaci.

Per seguire il corso è necessario avere già installato Python sul PC con cui si accede al corso

 

Completa la tua formazione: scopri Python base per le Utility e Python avanzato per le Utility!

A chi si rivolge

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Perché partecipare

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• 01 Costruisci previsioni efficaci e veloci con Python e valutarne l’efficacia rispetto alle prestazioni richieste
• 02 Applica principi di analisi dei dati statistici per creare modelli previsionali
• 03 Comprendi le funzionalità dei principali modelli, ARIMA, SARIMA, ETS, State Space per compiere correttamente previsioni di breve e lungo periodo
• 04 Manipola dati grezzi per analizzarli ed elaborarli attraverso reti neurali e procedure di machine learning
• 05 Individua le peculiarità dei modelli di machine learning per adattarli all’analisi predittiva di serie storiche.

Formazione Finanziata

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Programma

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