Affronterai alcuni concetti di base quali il modello Black Box, i dati multidimensionali, la previsione e il Clustering per iniziare a familiarizzare con l'argomento di studio.

Scoprirai le caratteristiche principali degli insiemi di dati e inizierai a riconoscere gli strumenti statistici e le modalità di visualizzazione più efficaci per ricavare informazioni dai dati.

In questo modulo affronterai per la prima volta le tecniche di previsione e i modelli predittivi, scoprirai cosa sono le regressioni lineari e quali sono i loro limiti. Svilupperai inoltre competenze complesse per superare gli ostacoli che possono presentarsi.

Questo è il secondo modulo dedicato alla previsione. Imparerai a creare modelli di classificazione e analizzerai quattro metodi per realizzarli, in modo da poter scegliere quello che meglio si adatta alle esigenze di ogni singolo caso.

Questo è l'ultimo modulo dedicato alla previsione. Verranno presentati il deep learning e il suo sviluppo storico, nonché le tecniche e gli strumenti per addestrare le reti neurali e le loro applicazioni specifiche.

Si tratta del primo modulo dedicato al processo decisionale. Analizzerai diversi quadri e modelli che possono essere applicati durante il processo decisionale per riuscire a selezionare l'opzione che meglio si adatta ai diversi ambienti.

Questo è il secondo modulo dedicato al processo decisionale. Poiché ne conoscerai già i concetti e i modelli, affronterai i processi relativi al settore finanziario. Imparerai anche a formulare raccomandazioni ai clienti per incrementare gli affari.

Per concludere il programma, svolgerai alcuni esperimenti per analizzare e comprendere il rapporto di causa-effetto nelle sequenze di dati, il che ti permetterà di effettuare previsioni sulle serie temporali.