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
A chi è rivolto
A 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)