Introduzione a data science, Ai e machine learning con python - I edizione 2025

Questo corso di formazione intensivo, della durata di 24 ore, offre una panoramica approfondita dei concetti fondamentali e delle applicazioni pratiche della Data Science, del Machine Learning e delle Reti Neurali, e in generale dell’estrazione di valore da un set di dati. Attraverso una combinazione di lezioni teoriche e sessioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze essenziali per affrontare sfide complesse nel mondo reale utilizzando Python come linguaggio principale.
Il corso si concentra su diverse tecniche algoritmiche di analisi dati, tra le quali regressione, classificazione, clustering e reti neurali. Partendo dalle basi, i partecipanti verranno guidati attraverso i concetti fondamentali di ciascun argomento e verranno introdotti a un ampio spettro di tecniche e algoritmi utilizzati comunemente nell'ambito della Data Science e del Machine Learning.

Attraverso esercizi pratici e progetti guidati, i partecipanti avranno l'opportunità di applicare le loro conoscenze acquisite su dataset reali, affrontando problemi di regressione per la previsione, classificazione per l'analisi dei dati categorici, clustering per l'identificazione di pattern e reti neurali profonde per task più complessi di apprendimento automatico.
L'intero corso è condotto utilizzando Python come linguaggio di programmazione principale, e i partecipanti sono tenuti a possedere un livello minimo di competenza in programmazione per partecipare attivamente alle sessioni pratiche. Alla fine del corso, i partecipanti avranno una solida comprensione dei principi fondamentali della Data Science e del Machine Learning, insieme alla capacità di applicare queste conoscenze in contesti reali utilizzando Python.

Rilevanza e impatto del corso nei settori turismo, moda, cultura, tessile. In generale, la data science e il machine learning possono essere estremamente utili negli ambiti del turismo, della cultura, della moda e del settore tessile manifatturiero in diversi modi:
   

 • Analisi dei dati dei clienti: Attraverso l'analisi dei dati dei clienti, le aziende possono comprendere meglio i comportamenti, le preferenze e le esigenze dei propri clienti. Ad esempio, possono utilizzare tecniche di machine learning per analizzare i dati demografici, i modelli di acquisto passati e altri comportamenti per personalizzare le offerte e migliorare l'esperienza complessiva del cliente.

• Previsione della domanda: Le aziende nel settore del turismo, della moda e del tessile manifatturiero possono utilizzare algoritmi di machine learning per prevedere la domanda futura di determinati prodotti o servizi. Ciò consente loro di ottimizzare la produzione, pianificare in modo più efficiente la distribuzione e garantire che ci siano abbastanza risorse disponibili per soddisfare la domanda prevista.

• Gestione degli inventari: Attraverso l'analisi dei dati storici delle vendite e l'uso di algoritmi di machine learning, le aziende possono ottimizzare la gestione degli inventari. Ciò significa mantenere il giusto equilibrio tra l'offerta e la domanda, riducendo al minimo gli sprechi e massimizzando i profitti.

 •Personalizzazione dei servizi e dei prodotti: La data science può essere utilizzata per creare esperienze personalizzate per i clienti nel settore turistico, culturale, della moda e del tessile manifatturiero. Attraverso l'analisi dei dati sui comportamenti degli utenti e le preferenze individuali, le aziende possono offrire consigli personalizzati, raccomandazioni di prodotti o esperienze su misura per soddisfare le esigenze specifiche di ciascun cliente.

• Previsione delle tendenze di mercato: Utilizzando l'analisi dei dati provenienti da fonti come i social media, i motori di ricerca e le tendenze di acquisto passate, le aziende possono identificare e anticipare le tendenze di mercato nel settore della moda e del tessile. Ciò consente loro di adattare rapidamente le proprie strategie di produzione, marketing e distribuzione per rimanere al passo con le tendenze emergenti.

• Ottimizzazione della catena di approvvigionamento: L'analisi dei dati può aiutare a ottimizzare la catena di approvvigionamento nel settore tessile manifatturiero, identificando potenziali inefficienze e punti di congestione. Ciò può portare a una maggiore efficienza operativa, riduzione dei costi e tempi di consegna più rapidi.

In sintesi, la data science e il machine learning offrono numerose opportunità per migliorare l'efficienza operativa, ottimizzare le decisioni aziendali e offrire esperienze più personalizzate e soddisfacenti ai clienti nei settori del turismo, della cultura, della moda e del tessile.

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Durata del corso: 24 ore 

3 giornate da 8 (9.00-18.00)

30/01 - 6/02 e 13/02 

Lingua di erogazione del corso: italiano

Modalità di erogazione: in presenza

Numero minimo di partecipanti: 5 

Numero massimo di partecipanti: 10

Quota di iscrizione: 450 Euro