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Statistica Spaziale

Il corso offre una panoramica delle principali tecniche di analisi spaziale, integrando fondamenti teorici ed esempi applicativi.

L’obiettivo è fornire i metodi statistici di base perl’analisi, la modellazione e l’interpretazione della dipendenza spaziale in dati geografici e territoriali.

Alla parte teorica si affiancherà una componente pratica che, attraverso l’applicazione dei metodi studiati a dataset reali, consentirà di acquisire strumenti operativi per l’analisi di dati spaziali mediante il software R.

Dettagli del corso

  • Durata: 2 giorni
  • Data: 14 Maggio 2026 9:00 – 15 Maggio 2026 18:00
  • Lingua: italiano
  • Luogo: Dipartimento di Scienze Statistiche, via Cesare Battisti 241, 35121 Padova
  • Costo: 500 euro

Cosa imparerai

Giorno 1– Fondamenti e Analisi di Superfici Continue (Geostatistica)
  • Modulo 1 – Introduzione ai dati spaziali
  • Modulo 2 – Dipendenza spaziale nei dati geostatistici
  • Modulo 3 – Previsione spaziale (Kriging)
  • Modulo 4 – Caso di studio con laboratorio applicativo
Giorno 2– Modelli per dati di area e applicazioni
  • Modulo 5 – Autocorrelazione spaziale nei dati di area
  • Modulo 6 – Modelli di regressione spaziale
  • Modulo 7 – Mappatura del rischio e della prevalenza
  • Modulo 8 – Conclusioni e caso di studio

Docente

Lorenzo Dell’Oro, Dottore di Ricerca in Statistical Sciences (Università degli Studi di Padova), esperto di metodi e modelli per l’analisi statistica di dati spaziali.

Iscrizioni

Le iscrizioni apriranno il giorno mercoledì 4 febbraio al seguente link:

https://unipd.link/IscrizioneStatisticaSpaziale

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Natural Language Processing: dai BoW ai Transformers

Questo corso offre una panoramica completa delle principali tecniche di Natural Language Processing (NLP), affrontando sia i concetti teorici di base sia le applicazioni pratiche più avanzate. È pensato per fornire una comprensione solida e strumenti operativi per lavorare con i dati testuali.

Verranno analizzati i passaggi fondamentali che hanno guidato l’evoluzione della disciplina, a partire dai metodi statistici tradizionali come il Bag of Words (BoW), passando per gli Embeddings, fino alle architetture Transformers, evidenziando il loro ruolo centrale nello sviluppo dei più avanzati Large Language Models (LLM) come BERT e GPT.

Il percorso non si limita alla teoria, ma include esempi pratici e casi applicativi, per mostrare come queste tecniche possano essere utilizzate efficacemente in ambito professionale.

Dettagli del Corso

●        Durata: 2 giorni

●        Data: 10 Aprile 2025 9:00 – 11 Aprile 2025 18:00

●        Lingua: italiano

●        Location: Dipartimento di Scienze Statistiche, via Cesare Battisti 241, 35121 Padova

●        Costo: 500 euro

 

Cosa imparerai

●      Comprendere le basi e le applicazioni del Natural Language Processing (NLP) come campo interdisciplinare che combina linguistica, intelligenza artificiale e informatica.

●        Applicazione di logiche di Fuzzy String Matching per l’organizzazione di dati non strutturati.

●        Utilizzo degli Embeddings per la classificazione di documenti testuali.

●       Sviluppo di un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation). Come predisporre un Large Language Models (LLM) a fornire risposte contestualizzate e aggiornabili.

●        Fine Tuning di un Large Language Models (LLM). Come personalizzare un LLM per adattarlo a contesti specifici.

●      Introduzione a LocalAI – https://localai.io/, una piattaforma open-source progettata per l’utilizzo di modelli linguistici e multimodali in locale o su infrastrutture on-premise. Permette di utilizzare LLM, generare immagini, audio e molto altro, operando con hardware consumer-grade, senza la necessità di una GPU dedicata. Una piattaforma pensata per sviluppatori e aziende che desiderano mantenere il controllo sui propri dati e infrastrutture.

Perché partecipare 

Questo corso è pensato per chi desidera approfondire la propria conoscenza in NLP, imparando non solo i concetti teorici, ma anche le competenze pratiche necessarie per affrontare sfide reali nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. Che tu sia uno sviluppatore, un data scientist o un appassionato di intelligenza artificiale, questo corso ti fornirà le basi e le conoscenze avanzate per utilizzare tecnologie all’avanguardia.

Iscrizioni

Se non avete potuto iscrivervi all’edizione del 10-11 Aprile 2025 potete comunque segnalarci il vostro interesse contattando: formazione@stat.unipd.it. Valuteremo la possibilità di organizzare una nuova edizione per soddisfare la richiesta. 

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#CallForInterest

Corsi di formazione

FareStat progetta interventi formativi ad hoc, costruiti sulle necessità delle organizzazioni interessate, per accrescere o rafforzare le competenze statistiche di molteplici tipologie di attori (principianti ed esperti, ricercatori e professionisti). Muovendo dagli obiettivi informativi e considerando il numero di destinatari da raggiungere, si identificheranno durata e modalità di intervento: seminari, laboratori, corsi brevi, corsi lunghi.

Per segnalare il tuo interesse e/o per fornire qualche indicazione sulle competenze che vorresti sviluppare compila il questionario.

Per info scrivere a far@stat.unipd.it