Campus Digitale

Corso Big Data Analytics

Categoria:
Con stage
Finanziamento:
Finanziato/Gratuito
Durata corso:
450
Durata stage:
500

Prossima scadenza

Aula

Scadenza iscrizioni
08/12/2021
Inizio corsi
20/12/2021
Iscriviti gratis
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Corso Big Data Analytics

Obiettivi

Il corso è realizzato nel quadro nell’iniziativa Obiettivo digitale: skills ICT per le professioni di domani. Empowerment, Inclusion and Employability e nasce grazie al sostegno di J.P. Morgan per aiutare a sviluppare le competenze necessarie ad avere successo nei percorsi professionali.

Il mercato del lavoro oggi è fortemente influenzato dalla tecnologia e le figure specializzate in ICT sono sempre più ricercate, ma non sempre disponibili. Ciò genera quindi un mismatch tra domanda e offerta di lavoro. È quindi necessario formarsi per ricoprire quei ruoli professionali realmente richiesti, dai programmatori ai sistemisti, dagli esperti di Big Data a quelli in marketing digitale e accedere così velocemente a nuove opportunità di impiego.

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.

Con il sostegno di J.P. Morgna

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Destinatari

Il corso è indicato per disoccupati o inoccupati, diplomati o laureati, residenti o domiciliati in provincia di Milano. Il percorso didattico può offrire opportunità di inserimento in contesto ICT a laureati e diplomati con indirizzo  scientifico, economico  o umanistico. Il corso è indicato soprattutto per chi è interessato a nuovi sbocchi professionali in ambito dell' IT, o per coloro che hanno già avuto delle prime esperienze di lavoro come analisti d dati.

Competenze in uscita

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.

Contenuti del corso

  • INTRODUZIONE AL CORSO

    2 ore

  • PERSONAL EMPOWERMENT 4.0

    100 ore

    • Project Work;
    • Project Management;
    • Business Communication;
    • Problem Solving e tecniche di comunicazione;
    • Il mondo del lavoro e il mercato del lavoro.
  • OFFICE AUTOMATION

    24 ore

    • Excel e Power Point.
  • INTRO TO BIG DATA

    32 ore

    • 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 STATISTICA MATEMATICA

    52 ore

    • Basi di ricerca operativa, complessità, alberi decisionali, regressione lineare e logistica;
    • Statistica Descrittiva;
    • Statistica Analitica;
    • La presa di decisione sulla base delle informazioni raccolte: variabili dipendenti (cause) e variabili indipendenti (effetti);
  • MACHINE LEARNING

    60 ore

    • 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.
  • ALGORITMI, STRUTTURE DATI E GESTIONE DELLE BASI DI DATI

    96 ore

    • Basi di programmazione a oggetti (classi, interfacce, …);
    • Introduzione ai database relazionali, cenni di programmazione SQL;
    • Introduzione ai db NoSQL e alla programmazione Phyton.
  • MARKETING E SOCIAL MEDIA ANALYTICS

    60 ore

    • Marketing 4.0;
    • Data Driven Strategy;
    • 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 CASI

    16 ore

    • 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.
  • SICUREZZA SUI LUOGHI DI LAVORO

    8 ore

Requisiti di ingresso

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

Durante il processo di iscrizione ti verrà richiesto di caricare una copia compilata della Dichiarazione sostitutiva di certificazione compilata (Scaricabile qui).

Sbocchi occupazionali

Il Data Analyst può trovare occupazione in ambito Information & Communication Technology, Banche e Assicurazioni, PA e Sanità, Servizi, Consulenza o in aziende del settore Manifatturiero, Media, Advertising, GDO e Utility.

Certificazioni

  • Attestato di frequenza IFOA
Corso Big Data Analytics

Calendario scadenze

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