Introduzione alla predictive analytics e alla prescriptive analytics
· Metodologia CRISP-DM
· L’esplorazione dei dati attraverso tecniche visuali o statistiche univariate o multivariate
· La preparazione dei dati
· Algoritmi
· Tassonomia
· Algoritmi supervisionati
Regressione lineare e Regressione Logistica
SVM
Reti Neurali
Decision trees
KNN
Naive Bayes
Algoritmi per le serie storiche
Utilizzo della libreria scikit-learn
· Algoritmi non supervisionati
Clustering
· La valutazione dei modelli
Metriche per la regressione
Metriche e tecniche per la classificazione
Confusion matrix
ROC Curve
Metriche per il clustering
· Deep learning
CNN
LSTM
Utilizzo della libreria Keras
