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Corso Data Analyst

Categoria:
Con stage
Finanziamento:
Finanziato/Gratuito
Durata corso:
480

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Data Analyst

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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

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.

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

  • Settimana 1 - FUNDAMENTALS

    40 ore

    • 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
  • Settimana 2 - IMPARARE COSA SONO I DATI CON EXCEL

    40 ore

    • 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
  • Settimana 3 - I DATABASE ED IL LINGUAGGIO SQL

    40 ore

    • 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
  • Settimana 4 - Build Week 1 (Esercitazione pratica)

    40 ore

    • Attività pratiche attraverso esercizi per sedimentare le conoscenze e fare pratica con i concetti appresi durante i primi 3 moduli.
  • Settimana 5 - INTRODUZIONE A PYTHON

    40 ore

    • 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
  • Settimana 6 - PYTHON E SHELL

    40 ore

    • Introduzione alla shell di Python
    • NumPy e Python : come installare la libreria
    • Esempi pratici di utilizzo di NumPy con Python
    • Best practises
  • Settimana 7 - CSV, SCRAPING

    40 ore

    • 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
  • Settimana 8 - Build Week 2 (Esercitazione pratica)

    40 ore

    • Attività pratiche attraverso esercizi per sedimentare le conoscenze e fare pratica con i concetti appresi durante i moduli 5-6-7.
  • Settimana 9 - POWERBI- BASE

    40 ore

    • 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
  • Settimana 10 - POWERBI - AVANZATO

    40 ore

    • 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
  • Settimana 11 - GOOGLE LOOKER STUDIO

    40 ore

    • 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
  • Settimana 12 - Build Week 3 (Esercitazione pratica)

    40 ore

    • Attività pratiche attraverso esercizi per sedimentare le conoscenze e fare pratica con i concetti appresi durante i moduli 9-10-11.

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.

Certificazioni

  • Attestato di frequenza IFOA
Corso Data Analyst

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