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Corso Data Analyst

Gli obiettivi del corso sono quelli di fornire le competenze di base per comprendere, gestire e analizzare fonti di dati, sia omogenee che eterogenee. In particolare, verranno fornite le conoscenze per scegliere e reperire i dati corretti al caso d’uso, normalizzarli, organizzarli, analizzarli e mostrarli, con le competenze di un moderno Data Analyst.

Durante il corso saranno affrontate sia tematiche di metodo e di studio e scelta delle fonti dati, sia di manipolazione vera e propria, spaziando dal ragionamento teorico e di approccio, fino a toccare con mano vari strumenti con Excel, PowerBI e Google Looker Studio.

Sarà dedicata anche una parte del corso all’introduzione e utilizzo del linguaggio principe della Data Analysis, il Python: il linguaggio sarà utilizzato e spiegato  sia per l'acquisizione automatizzata di dati, sia per la manipolazione, da codice, degli stessi.

Organizzazione del corso

  • INIZIO CORSO: 04/12/2023
  • CHIUSURA DELLE ISCRIZIONI: 04/11/2023
  • DURATA: 480 ore (3 mesi) di formazione teorico-pratica (con docente e tutor dedicati)
  • IMPEGNO: dal lunedì al venerdì, 9:00-13:00 / 14:00 - 18:00 
  • SEDE AULA: 100% online, aula Webex dedicata
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A chi è rivolto

Giovani NEET (Not in Education, Employment or Training) tra i 18 e 34 anni in possesso di un titolo di studio secondario superiore provenienti da tutta Italia.

Come funziona

Per accedere al corso è prevista una selezione in ingresso che consiste in test tecnici oltre a un colloquio individuale motivazionale.

Al termine del percorso formativo d’aula, verrà valutata con ciascun allievo la possibilità di inserimento lavorativo attraverso lo strumento del tirocinio formativo extra curricolare.

Cosa imparerai a fare

  • Fondamenti di basi dati;
  • EXCEL come strumento di data analysis;
  • Interrogazione dei database con il linguaggio SQL;
  • Utilizzo di Python per reperimento e manipolazione dei dati;
  • Utilizzo di PowerBI per gestire, mostrare e interrogare i dati;
  • Utilizzo avanzato di PowerBI per il data warehouse;
  • Utilizzo di Google Looker Studio per gestire, mostrare e interrogare i dati.

Contenuti del corso

  • Introduzione al mondo dei dati: concetto di dato e informazione, differenza tra dati strutturati
  • e non strutturati, entità, attributi, chiavi, chiavi esterne, record e campo
  • Le figure nel mondo dei dati: Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst e Data Journalist
  • Le fonti dei dati, gli OpenData e la classificazione dei dati (e dei metadati)
  • La prima fase dell'analisi dati: analisi e raccolta dei requisiti
  • File CSV: definizione e utilizzo
  • Excel. Concetti base: formato, contenuto e indirizzo di una cella. Muoversi nel foglio di lavoro
    e tra più fogli
  • Le funzioni base (Somma, Media, Min, Max e Conta.numeri). L’uso dei nomi (Casella del Nome)
  • Indirizzamento assoluto. Formattazione Condizionale
  • Funzioni Data e Ora - Le date e le ore nei calcoli, Le Funzioni Logiche (SE, E, O, SOMMA.SE,
    CONTA.SE). Funzioni annidiate
  • Strumenti dati: Filtri, Convalida Dati, Valori duplicati, Testo in colonne
  • Le Funzioni di Ricerca e Riferimento
  • Formule e Funzioni Testo, Le Funzioni Matematiche
  • Preparare il Foglio di lavoro e la stampa
  • Le tabelle e i grafici Pivot
  • Power Pivot e il modello di Dati - Le Relazioni
  • Importare dati di formato e origine differenti e le funzionalità di Power Query
  • Progettazione concettuale di una base di dati
  • Progettazione logica di una base di dati
  • Introduzione al DBMS, installazione, tipi di dato, prime istruzioni
  • Le prime query: select, where, select distinct e operatori logici e di confronto
  • Query avanzate in SQL con Join e Union
  • Raggruppamento, funzioni di aggregazione, ordinamento, select nidificate
  • Interrogazioni con le date e tipi di dato particolari
  • La sicurezza e concetto di vista
  • Attività pratiche attraverso esercizi per sedimentare le conoscenze e fare pratica con i concetti appresi durante i primi 3 moduli.
  • Introduzione al linguaggio Python
  • Il bagaglio e gli strumenti dello sviluppatore Python
  • Il setup dell’ambiente
  • La sintassi e l’approccio
  • Esercitazioni pratiche
  • Git : cosa è, come funziona e capirne l’importanza
  • Esercitazioni pratiche
  • Introduzione alla shell di Python
  • NumPy e Python : come installare la libreria
  • Esempi pratici di utilizzo di NumPy con Python
  • Best practises
  • Ricavare dati da Internet (crawler/web scraping, API)
  • Creazione e configurazione di un web scraping in Python
  • Applicazioni pratiche di scraping in contesti sempre più complessi
  • Normalizzazione dei dati per l'analisi
  • Analisi dei dati
  • Esercitazioni su normalizzazione ed analisi dei dati
  • Attività pratiche attraverso esercizi per sedimentare le conoscenze e fare pratica con i concetti appresi durante i moduli 5-6-7.
  • Introduzione e installazione PowerBI Desktop
  • Interfaccia PowerBI Desktop
  • Caricare dati: fonti e origini differenti (Excel, CSV, PDF, WEB, CARTELLA, SQL, CLOUD, ecc.)
  • Power Query - Funzioni di trasformazione dei dati: Trasforma/Aggiungi colonna
  • Le Visualizzazioni (Visual): tipologie di visualizzazioni presenti. Definizione dei campi per i diversi tipi
    di Visualizzazioni (Operazione di aggregazione). Formattare un Visual. Interazioni tra Visual.
    Formattazione condizionale
  • Report su più pagine: Pulsanti e Segnalibri: navigare tra le pagine di un report.
    I Filtri
  • PowerBI Desktop: Linguaggio DAX. Le misure. Le colonne calcolate. Le tabelle calcolate. Funzioni:
    SUM, AVERAGE, MIN, MAX, DIVIDE, YEAR, DATE, CALCULATE, RELATED, CONCATENATE, COUNT, COUNTA, COUNTBLANK, DISTINCTCOUNT, COUNTRAWS, IF, AND, OR, RANKX, ecc
  • Modello dei Dati: definire le relazioni. Definire un modello dati
  • Layout per dispositivi mobili
  • Intro a PowerBI Service
  • Overview delle funzionalità di PowerBI Service: pubblicare da PowerBi Desktop
    a PowerBI Service, Sicurezza, Aree di Lavoro, condivisione Report/Set di dati, Sottoscrizioni
  • Modificare/Creare un Report
  • Creare una dashboard
  • Introduzione a Google Analytics
  • Introduzione a Youtube Analytics
  • Introduzione a Google Looker Studio
  • Connessione e connettori ai tool
  • Layout e tema
  • Grafici
  • Formattazione condizionale
  • Filtri e date, stili e condivisione
  • Creazione Pop-Up e gestione pagine
  • Attività pratiche attraverso esercizi per sedimentare le conoscenze e fare pratica con i concetti appresi durante i moduli 9-10-11.

Certificazioni

  • Attestato di frequenza IFOA

Note

Al termine della fase corsuale sarà previsto un percorso di inserimento in azienda attraverso l’istituto del tirocinio extra curriculare.

REQUISITI MINIMI HARDWARE:

  • Spazio Libero su disco 50 Giga
  • RAM : 8GB
  • Sistema operativo : Windows 10 64 Bit
  • Sistema operativo Mac : Mac OS X 10.13 (High Sierra)

Le iscrizioni al corso sono terminate. Le attività del corso sono in fase di svolgimento, contattaci per maggiori informazioni
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