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 915108CATEGORIA
Con stage/tirocinio
LINEA
Post Diploma
FORMULA
Aula + Online
FINANZIAMENTO
Finanziato/Gratuito
DURATA
800 ore
STAGE/TIROCINIO
280 ore
Destinatari
20 giovani e adulti, non occupati od occupati in possesso del diploma di istruzione secondaria superiore (preferibilmente a 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
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- 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
- 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) - Rischio biologico
- Architettura dei sistemi di elaborazione e Sistemi operativi Windows e Linux
- Principali strutture dati in Python
- Data Analytics e Data Mining con Python
- Librerie Python per la gestione e la visualizzazione dei dati (Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborne)
- Tecniche di archiviazione dati ed implementazione delle serie storiche
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- 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
- Laboratorio di supercalcolo
- 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 d'impiego sono offerte anche dalle società di consulenza specializzate in Business Intelligence e Digital Transformation che supportano le aziende clienti nella re-ingegnerizzazione 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 2022-17342/RER approvata con Deliberazione di Giunta Regionale n. 1379 del 01/08/2022 e cofinanziata con risorse del FSE+ 2021-2027 e della Regione Emilia-Romagna.
Note
Il corso prevede 800 ore suddivise nel seguente modo:
- Formazione d'Aula: 508 ore (in modalità in presenza e a distanza in videoconferenza, a seconda dell'evoluzione della situazione epidemiologica)
- FAD: 12 ore (formazione e-learning asincrona)
- Stage: 280 ore
Il corso è interamente gratuito.
Le iscrizioni al corso sono terminate. Le attività del corso sono in fase di svolgimento, contattaci per maggiori informazioni
Enti Finanziatori
Partners
Alma Mater Studiorum - Università di Bologna; IIS Manfredi-Tanari; HERA Spa; IIS Archimede; NSI Nier Soluzioni Informatiche Srl; Unione Regionale delle Camere di Commercio, Industria, Artigianato e Agricoltura dell'Emilia Romagna; CRIF Spa; Lovemark Srl; The Hub Reggio Emilia Società Cooperativa; Cineca Consorzio Interuniversitario; Happy Minds Srl; KPI6.com Srl; BITBANG Srl; Horsa Insight Srl
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