Tecnico esperto nell’analisi e nella visualizzazione dei dati

Obiettivi:

Il Tecnico esperto nell'analisi e nella visualizzazione dei dati è un professionista digitale di ultima generazione in grado di acquisire, organizzare ed elaborare elevati volumi di dati digitali (Big Data) a supporto del management aziendale, al fine di prevedere eventi e trend futuri e favorire lo sviluppo di prodotti e servizi in linea con le richieste del mercato.

È una figura professionale che riesce a mixare sapientemente abilità analitiche, capacità di ragionamento matematico e statistico, competenze di programmazione e doti comunicative.

Possiede una solida conoscenza delle architetture e delle metodologie per la raccolta, archiviazione e analisi dei dati, impiega soluzioni software avanzate di data processing, tools di reporting e tecniche di data visualization.

NUMERO VERDE:
800 915108
CATEGORIA
Con stage/tirocinio
LINEA
Post Diploma
FORMULA
Aula
FINANZIAMENTO
Finanziato/Gratuito
DURATA
800 ore
STAGE/TIROCINIO
280 ore
CONDIVIDI

Destinatari

20 giovani e adulti, non occupati o occupati in possesso del diploma di istruzione secondaria superiore (preferibilmente ad indirizzo informatico, multimediale e grafico), residenti o domiciliati in regione Emilia-Romagna in data antecedente all'iscrizione alle attività.

L’accesso è consentito anche a coloro che sono stati ammessi al quinto anno dei percorsi liceali e a coloro che sono in possesso del diploma professionale conseguito in esito ai percorsi di quarto anno di Istruzione e Formazione Professionale (Tecnico Grafico). Inoltre, possono accedere anche persone non diplomate, previo accertamento delle competenze acquisite in precedenti percorsi di istruzione, formazione e lavoro.

Competenze in uscita

Sul piano operativo, la figura che si intende formare svolgerà le seguenti attività:

  • identificare gli obiettivi dell'analisi dei dati con il management al fine di approntare la strategia più appropriata;
  • raccogliere, organizzare e strutturare dati provenienti da fonti interne ed esterne all'azienda, ripulendo i database dai dati irrilevanti;
  • analizzare i dati con metodi statistici e attraverso l’uso di tool specifici (Excel, SQL, Python, Apache, ecc);
  • individuare schemi e trend attraverso l’impiego di tecniche di machine learning;
  • presentare i risultati dell’analisi al management, utilizzando tools di reporting e tecniche di data visualization.

È in grado di mixare sapientemente abilità analitiche, capacità di ragionamento matematico e statistico, competenze di programmazione e doti comunicative.

Contenuti del corso

  • I principi di utilizzo dei big Data e delle relative architetture e tecnologie
  • Lo stack tecnologico HADOOP
  • I sistemi NoSQL
  • Social intelligence: elaborazione di una pratica di misurazione per il business
  • Funzioni del foglio di lavoro
  • Power Pivot
  • Pivot Grafici
  • Tabella di dati
  • Progettazione delle tabelle: normalizzazione, relazioni, indici, tipi di dati
  • Query di selezione e query di comando
  • Pannello comandi
  • Join tra tabelle e raggruppamenti
  • le espressioni, utilizzo degli operatori e delle funzioni
  • Maschere
  • Le macro di Access
  • Report
  • Statistica descrittiva: Introduzione
  • Rilevazione dei dati statistici e loro presentazione in tabelle e grafici
  • Classificazione dei caratteri statistici
  • Serie e seriazioni statistiche
  • Lo studio di un carattere statistico
  • Gli indici di posizione: medie analitiche, moda e mediana
  • Analisi delle tabelle a doppia entrata
  • La connessione
  • La correlazione lineare
  • Probabilità e inferenza statistica
  • Ruoli e responsabilità nel trattamento del dato personale
  • Studio del ciclo di vita del dato dalla fase di raccolta fino alla sua distruzione
  • Normative in vigore in materia di privacy e tutela dei dati personali
  • Cybersecurity
  • Le principali tipologie di imprese: caratteristiche e differenze
  • Organizzazione aziendale: I modelli organizzativi
  • Effetti delle organizzazioni su comportamenti e atteggiamenti individuali
  • Azienda come sistema efficace ed efficiente
  • Mission, vision, valori e cultura aziendale
  • Approcci di business, modelli organizzativi e centralità del cliente
  • I processi e le funzioni aziendali
  • Ruolo e flussi di lavoro e di comunicazione
  • L’organigramma
  • Know-how e comportamenti organizzativi
  • La conversione verde
  • Ripasso della logica della lingua inglese: i tempi verbali visti come un sistema
  • Programmare attività aziendali: ripasso futuro dei verbi, esprimere obiettivi/programmi
  • Descrivere prodotti/servizi: ordine di aggettivi, forme/materiali, Descrizione di funzione e utilizzo
  • Parlare di idee: passato semplice/continuo, sequenze sostantivo/aggettivo
  • Innovazione: seguire/fare una presentazione, preposizioni di tempo, verbo al passivo, vocaboli per esprimere innovazioni
  • Terminologia tecnica di settore nell’ambito dell’ICT
  • Introduzione ai Database Management Systems (DBMS)
  • Il modello relazionale: concetti di base, vincoli di integrita' e chiavi
  • Il linguaggio SQL: definizione dei dati, modifica dei dati, interrogazioni, definizione di viste, transazioni
  • Un esempio di DMBS relazionale: il software MySQL
  • Oltre il modello relazionale: approcci NO-SQL
  • I software MongoDB e Cassandra
  • Progettazione concettuale: il modello E/R, raccolta ed analisi di requisiti, strategie di progettazione concettuale, verifica di qualita'
  • Progettazione logica: ristrutturazione degli schemi E/R, traduzione nel modello relazionale
  • Tecniche di normalizzazione: forme normali (Boyce-Codd, terza forma normale), decomposizione in terza forma normale
  • L’importanza della prevenzione e della corretta percezione del rischio
  • Gli aspetti generali del D. Lgs. n. 81 -  9 aprile 2008 e i soggetti della prevenzione
  • Concetto di rischio; concetto di danno; concetto di prevenzione; concetto di protezione
  • Organizzazione della prevenzione aziendale; diritti, doveri e sanzioni per i vari soggetti aziendali; 
    Il documento di valutazione dei rischi (DVR)
  • Protocolli di contrasto al Covid-19
  • Rischio biologico
  • Architettura dei sistemi di elaborazione e Sistemi operativi Windows e Linux
  • Software per l’analisi e l’elaborazione dati: Python 
  • Tecniche di elaborazione informatizzata dei dati con software dedicati
  • Tecniche di archiviazione dati implementandone le serie storiche
  • Modelli e metodologie per l'estrazione di conoscenza da basi di dati
  • Studio delle tipologie di dati e dei metodi di pretrattamento
  • Le funzioni del Data Mining
  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato
  • Algoritmi e metodi per la costruzione di modelli di classificazione
  • Algoritmi di clustering
  • Algoritmi di scheduling
  • Algoritmi di scoperta di regole associative
  • Metodi di valutazione della qualità dei risultati del mining
  • Le tecniche di text mining
  • Information retrieval per il text mining
  • Categorizzazione di testo
  • Opinion mining
  • Introduzione al machine learning: introduzione e casi d’uso
  • Teoria degli algoritmi di Machine Learning (con apprendimento supervisionato, non supervisionato, con rinforzo, semi-supervisionato)
  • Framework open source come Scikit Learn e relativi esempi di Dataset: caricamento dati e training, parametri del modello
  • Processo di implementazione algoritmi di ML: definizione del problema, raccolta dei dati, data cleaning, costruzione del modello, cross validation, valutazione dei risultati, visualizzazione dei risultati
  • Costruzione di Mappe strategiche e operational dashboard
  • Data collection e Data Enrichment: raccolta e trattamento dati
  • Data wrangling: attività di organizzazione, pulizia e sistematizzazione dei dati finalizzati alle analisi e alle visualizzazioni
  • Data Visualization: quadro introduttivo alle principali metodologie di rappresentazione dei dati
  • Librerie Python per la gestione e la visualizzazione dei dati (Pandas, e Seaborne)
  • Tool per la data visualization (Power BI)
  • Tool per la data visualization (Tableau)
  • Lettura e spiegazione regolamento, consegna del calendario
  • Profilo professionale
  • Struttura e articolazione dei moduli
  • Finalità del finanziamento FSE, destinatari e assi del finanziamento
  • Differenze tra comunicare e trasmettere
  • Motivazione e proattività: la vera sfida
  • L’importanza dell’autostima
  • I pre-requisiti per una comunicazione efficace: responsabilità, atteggiamenti, fiducia ( la scala della fiducia ),  principi della comunicazione ( cosa dire e come dirlo )
  • I canali della comunicazione 
  • Le fasi di costruzione di una relazione ( apertura, rispecchiamento )
  • Il linguaggio del corpo
  • L’ascolto e l’ascolto attivo
  • Conflitti e la loro gestione 
  • Gestire obiezioni e dubbi: anticipazione, risposta, negoziazione
  • Preparazione al colloquio di lavoro ed elaborazione del CV
  • Il colloquio di lavoro, tecnica delle domande
  • Sviluppo della leadership
  • Marketing 4.0 e Data Driven Strategy
  • Business Intelligence e Big Data
  • Disegnare e creare il data Warehouse
  • L’analisi multidimensionale dei dati
  • Advanced Analytics: Pixel FB, Google Analytics
  • Google Cloud e big data
  • Principali applicazioni di Big Data Analytics per i dati originati da Social Analytics e web
  • Social Media Intelligence: come estrarre utili insight dai Big Data della Internet of People
  • Le basi di visualizzazione dati con piattaforme Analytics e BI (Tableau o Power BI)

Requisiti in ingresso

L’ammissione al corso è subordinata al superamento di prove di selezione attitudinali, tecniche e colloquio motivazionale. La prova attitudinale (test scritti) è volta a misurare l'idoneità del candidato al ruolo professionale. La prova tecnica è costituita da test scritti con domande a risposta chiusa e/o aperta inerenti a: informatica di base e inglese tecnico. Il colloquio individuale avverrà alla presenza di due commissari e ha lo scopo di esaminare e valutare le attitudini e le esperienza formative e professionali del candidato rispetto al profilo in esame, oltre agli aspetti relazionali e di comunicazione.

Sbocchi occupazionali

La figura del Tecnico esperto nell'analisi e nella visualizzazione dei dati trovi la propria naturale collocazione nelle grandi aziende, un simile profilo può operare in qualunque realtà che intenda monitorare i propri processi interni in un’ottica di miglioramento continuo e che abbia nella relazione continua con il cliente un elemento
imprescindibile del proprio modello di business, favorendo lo sviluppo di prodotti e servizi in linea con le richieste del mercato.

Interessanti opportunità di impiego sono offerte anche dalle società di consulenza specializzate in Business Intelligence e Digital Transformation che supportano le aziende clienti nella reingegnerizzazione in chiave digitale dei propri modelli di business, secondo logiche di industria 4.0.

Certificazioni

  • Certificato di specializzazione tecnica superiore

Descrizione certificazione

Al termine della formazione verrà rilasciato, previo superamento di un esame finale, un Certificato di specializzazione tecnica superiore in “Tecniche per la progettazione e gestione di database”

Estremi finanziamento

Operazione Rif. PA 2021-15998/RER approvata con deliberazione di Giunta Regionale n.1263/2021 del 02/08/2021 e cofinanziata con risorse del Fondo sociale europeo e della Regione Emilia-Romagna.

Note

Il corso prevede 800 ore suddivise nel seguente modo:

  • Formazione d'Aula: 499 ore (in modalità in presenza e a distanza in videoconferenza, a seconda dell'evoluzione della situazione epidemiologica)
  • FAD: 21 ore (formazione e-learning asincrona)
  • Stage: 280 ore

Poiché si ipotizza che parte delle lezioni avverranno a distanza seppure in modalità sincrona, IFOA metterà a disposizione, in uso per la durata del corso, pc portatili agli allievi che non dispongono di idonea attrezzatura per poter svolgere simulazioni, verifiche e in genere la parte interattiva delle lezioni.

Il corso è completamente gratuito.


Enti Finanziatori


Partners

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, I.I.S. Manfredi - Tanari, Hera S.p.a., I.I.S. Archimede, Unione regionale delle camere di commercio, industria, artigianato e agricoltura dell'Emilia Romagna, Crif SpA, Cineca Consorzio Universitario, Happy Minds Srl, KPI6 Srl, The Hub Reggio Emilia Società Cooperativa, BitBang Srl, Lovemark Srl

Corsi correlati

Richiedi info
(ci permette di fornirti un servizio più veloce e preciso)
Informativa Privacy (Reg. UE 2016/679)
L'informativa estesa relativa al trattamento dei suoi dati personali da parte IFOA la trova all'indirizzo https://www.privacylab.it/informativa.php?09395343333
Presta inoltre il suo consenso al trattamento dei dati personali per le finalità facoltative sotto riportate?
Invio di comunicazione su eventi, servizi e prodotti Ifoa