Campus Digitale

DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION SPECIALIST

Categoria:
Con stage
Finanziamento:
Non finanziato
Durata corso:
320
Durata stage:
480
DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION SPECIALIST

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.

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.

Una parte del corso sarà dedicata 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: 04/03/2024
  • CHIUSURA ISCRIZIONI: 21/02/2024
  • DURATA: 320 ore (2 mesi e mezzo) di formazione teorico-pratica (con docente e tutor dedicati) + 480 ore di stage in azienda
  • IMPEGNO: dal lunedì al giovedì, 9:00-13:00 / 14:00 - 18:00 
  • SEDE AULA: 100% online
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A chi è rivolto

Giovani diplomati in possesso in possesso del diploma di istruzione secondaria superiore provenienti da tutta Italia.

Cosa imparerai a fare

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);
  • presentare i risultati dell’analisi al management, utilizzando tools di reporting e tecniche di data visualization.

Contenuti del corso

  • SELF EMPOWERMENT

    32 ore

    • Comunicazione interpersonale e Public Speaking
    • Problem Solving; gestione del tempo e dello stress
    • Approccio al mondo del lavoro: ricerca attiva e creazione CV
  • INTRODUZIONE AL MONDO DEI DATI

    24 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
  • GESTIONE DEI DATI CON EXCEL

    40 ore

    • 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
    • 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
  • DATABASE E LINGUAGGIO SQL

    40 ore

    • Introduzione ai Database Management Systems (DBMS)
    • Il modello relazionale: concetti di base, vincoli di integrità 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
    • Installazione e configurazione di MongoDB
  • PROGETTAZIONE DI DATABASE

    32 ore

    • Progettazione concettuale: il modello E/R, raccolta e analisi di requisiti, strategie di progettazione concettuale, verifica di qualità
    • 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
  • SOFTWARE PER L’ANALISI E L’ELABORAZIONE DATI - PYTHON

    50 ore

    • 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 e implementazione delle serie storiche
  • DATA VISUALIZATION

    70 ore

    • 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)
  • MARKETING ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE

    32 ore

    • 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)

Come Funziona

Per accedere al corso è prevista una selezione in ingresso che consiste in test attitudinali 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.

Quanto costa e modalità di pagamento

Il costo di 2.450 € è relativo alle 320 ore di formazione teorica, alle quali seguirà il tirocinio formativo, della durata di 480 ore.

Il pagamento può avvenire in questo modo:

  • unica soluzione entro il primo giorno di corso tramite bonifico bancario;
  • versamento acconto tramite bonifico bancario, entro il primo giorno di corso, pari ad almeno € 450 e finanziamento della quota restante.

Per quanto riguarda il finanziamento è possibile optare per una rateizzazione in 12-15 o 18 mensilità con primario istituto di credito

Certificazioni

  • Attestato di frequenza IFOA
DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION SPECIALIST

Calendario scadenze

  • Webinar

    Scadenza iscrizioni
    21/02/2024
    Inizio corsi
    04/03/2024
    Costo
    2.450,00 €
    Iscriviti

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