Python intermedio per le Utility


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

Formazione Online
online
  • 16 Mag 2025 > 30 Mag 2025
  • 14 ore
  • online
  • Attestato di partecipazione
  • PERCORSO PYTHON

In Promozione fino al 07/04
iva esclusa

Promozioni


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Abbina i corsi secondo le tue esigenze:

Analizzare ed elaborare le sequenze dati attraverso funzioni e programmazione a oggetti per impostare attività di forecasting

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

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

Le giornate del 16 e 30 maggio sono l’opportunità 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.

In particolare, è l’occasione per:

  • approfondire l’utilizzo di Python e delle sue librerie per costruire e applicare modelli di forecast nel mercato energetico, dai modelli statistici classici ai modelli di machine learning
  • sperimentare direttamente tramite esercitazioni pratiche su serie storiche di consumo e prezzo e migliorare le competenze nel tuning e nell’ottimizzazione dei modelli predittivi.

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


Il corso si rivolge a chi ha già delle conoscenze di base in Python e vuole capire come implementare elementi di Statistical e Machine Learning.

In particolare, è d’interesse per:

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

Perché partecipare


Partecipa al corso intermedio 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.

 

 

Il corso è adatto a chi vuole approfondire gli algoritmi di machine learning per la previsione delle serie storiche attraverso esempi pratici ben dettagliati

Data Analyst – NovaAeg

Formazione Finanziata


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Programma


16 maggio 2025

dalle 9.30 alle 17.30

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

 

30 maggio 2025

dalle 9.30 alle 17.30

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

 

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