Corso Big Data Analytics

Obiettivi:

Da molti anni si parla di Big Data, ma solo recentemente molte organizzazioni hanno compreso la loro importanza e cresce il numero di soluzioni per leggere e rappresentare in modo efficace i numerosi big (e small) data a disposizione. Catturare l’innumerevole mole di dati, che viene condivisa ogni giorno nel proprio business, permette ad un’azienda di analizzare ed estrarre informazioni significative e talvolta vitali per le proprie decisioni.

IFOA propone il corso Big Data Analitycs con lo scopo di formare una figura in grado di analizzare grandi quantità di dati attribuendo alle evidenze emerse un peso decisivo nell’influenzare le scelte del management. L’esperto sviluppa un atteggiamento critico nei confronti del dato ed è fornito delle competenze necessarie alla sua gestione, tracciando una panoramica su architetture e tecnologie per la raccolta, archiviazione e analisi dei dati. Rende, quindi, l’azienda per cui lavora, maggiormente consapevole delle informazioni di cui è già in possesso, o che potrebbe acquisire, e dei modi di utilizzarle correttamente per il proprio business.

Il Data Analyst svilupperà competenze gestionali, statistiche e comunicative. Nello specifico, al termine del percorso formativo, sarà in grado di:

  • Comprendere l’origine dei dati e le eventuali possibili anomalie
  • Analizzare il flusso informatico delle informazioni
  • Interpretare i dati con metodi statistici per fornire reportistica sulle varie aree di business con cui collabora
  • Comunicare i risultati alle varie aree aziendali

Con il sostegno di J.P. Morgna

CATEGORIA
Con stage
LINEA
Senza Diploma
FORMULA
Aula
FINANZIAMENTO
Finanziato/Gratuito
DURATA
500 ore
STAGE
500 ore
CONDIVIDI

Destinatari

Il corso è rivolto a disoccupati, diplomati o laureati, con adeguate attitudini logico-matematiche (che verranno verificate attraverso un test di ingresso) e interesse per le nuove tecnologie residenti o domiciliati nella provincia di Milano.

Contenuti del corso

  • Business communication e soft skills per l’industria 4.0 e il lavoro in team multidisciplinari– 60 ore
  • Problem solving– 20 ore
  • Project management – 20 ore
  • Project work– 40 ore
  • Il mondo del lavoro – 22 ore
Excel e Power Point
  • Introduzione e scenario di tipo Data Driven;
  • le 4 tipologie di Data Analysis: descrittiva, predittiva, prescrittiva, automatizzata;
  • Le professioni legate ai Big Data: ruoli e mansioni
  • Introduzione ai Big Data (concetti base e caratteristiche distintive)
  • I principi base dei BIG DATA ed evoluzioni
  • Introduzione alle tecnologie
  • Elenco sorgenti big data: social, iot, log, geospatial, voice, images, web, …
  • Testimonianze aziendali con riferimento ai diversi ambiti di applicazione (energia, sanità, cultura, mobilità, finanza, servizi e innovazione sociale).
  • Basi di ricerca operativa, complessità, alberi decisionali, regressione lineare e logistica
  • Statistica Descrittiva
  • Statistica analitica
  • La presa di decisioni sulla base delle informazioni raccolte: variabili dipendenti (cause) e variabili indipendenti (effetti)
  • Introduzione all’intelligenza artificiale e al machine learning: famiglie di algoritmi 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
  • Dai Big Data alla visualizzazione
  • Basi di programmazione a oggetti (classi, interfacce, …)
  • Cenni di Programmazione Java
  • Introduzione ai database relazionali, cenni di programmazione SQL
  • Introduzione ai db NoSQL e cenni di programmazione phyton
  • Marketing 4.0
  • Data Driven Strategyè
  • Modelli: rappresentazione della realtà per decidere runtime
  • Metriche: individuazione delle metriche e degli obiettivi
  • Social media Analytics e Grafi
  • Ciclo: Discovery – Listening – Planning – Execution – Measurement
  • Piattaforme di marketing e customer engagement
  • Big Data e Social Media Analysis: delimitazione propedeutica del campo d’indagine
  • Fare analisi dei Social: elementi metodologici di Social Media Listening e Social Media
    Analysis
  • Data Visualization e Social Media Intelligence: come estrarre utili insight dai Big Data della
    Internet of People
  • Principali applicazioni di Big Data Analytics per i dati originati da Social Analytics e web
  • Marketing automation ed esempi e esercizi di machine learning applicato
  • Analisi di un caso realistico di introduzione di metodologie di analisi dei Big Data in azienda
  • Profilazione dei clienti
  • Principi di UX design per progetti di acquisizione dei Big Data

Requisiti in ingresso

L’ammissione al corso è subordinata al superamento di alcune prove di selezione, che prevederà test scritti attitudinali e colloquio motivazionale, allo scopo di esaminare le attitudini e le esperienza formative e professionali del candidato rispetto al profilo in esame, oltre agli aspetti relazionali e di comunicazione.

Sbocchi occupazionali

  • Information & Communication Technology
  • Banche e Assicurazioni
  • PA e Sanità
  • Servizi
  • Consulenza
  • Manifatturiero, Media, Advertising, GDO e Utility.

Certificazioni

  • Attestato di frequenza IFOA

Note

Il corso si compone di 500 ore d'aula e a seguire tirocinio formativo in azienda.

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

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