Data science – Introduzione ai Big data e all’analisi dei dati

Corsi E-learning

Destinatari:

Responsabili e Analisti di dati, ingegneri gestionali, Responsabili IT, Amministratori di sistema, ricercatori di mercato, Responsabili marketing, Direttori di produzione, Responsabili processi innovazione, Manager aziendali, Consulenti Aziendali e collaboratori aziendali che trattano dati informatici, di qualsiasi tipo ed origine

Obiettivi:

  • La Data Science è l’integrazione, validazione e trasformazione scientifica di dati, attraverso l’applicazione di algoritmi, per scoprire/individuare pattern (strutture/schemi) e relazioni nascoste nei dati stessi e fornire così valore (e business insights alle aziende)
  • I Big Data sono enormi e differenti volumi di dati, che non possono essere gestiti con i tradizionali strumenti hardware, e non possono essere analizzati con i tradizionali strumenti software. sono dati che giungono da una varietà di sorgenti e sono assoggettati a trattamenti automatici, grazie ad algoritmi computerizzati e tecniche avanzate di elaborazione dei dati, al fine di produrre alcune correlazioni, tendenze e modelli di riferimento (modelli analitici applicabili ai big data)
  • Obiettivo del corso è quindi la presentazione dei principi della Data science in riferimento al trattamento dei Big Data, attuali e futuri, per permettere a tutti i collaboratori aziendali di percepire l’estrema importanza del trattamento scientifico di questi dati, che può consentire, e che consentirà sempre più, di ottenere benefici per le strategie aziendali
  • Fondamentale è quindi il ruolo del personale aziendale: solo attraverso una formazione adeguata è possibile comprendere l’importanza economica della Data Science e dei Big Data al fine di ottenere il massimo dei risultati economici e commerciali attesi

 

Il corso “Data science – Introduzione ai Big data e all’analisi dei dati” presenta alcuni esempi di applicazioni al (Digital) Marketing e all’e-Commerce:

  • CLUSTER ANALYSIS – Costruire nuovi segmenti di clienti\visitatori per offerte targettizzate
  • CLASSIFICAZIONE – Identificare i clienti con maggiori propensioni all’acquisto

Il corso, fornisce inoltre, una panoramica sugli sviluppi evolutivi della Data Science e dei Big Data, in relazione alle nuove e future fonti di dati (Internet of Things e Intelligenza Artificiale in primis) che renderanno ancora più stimolante l’analisi dei dati aziendali

Credito d’imposta

Il Decreto del Ministero dello sviluppo economico 4 maggio 2018 “Disposizioni applicative del credito d’imposta per le spese di formazione del personale dipendente nel settore delle tecnologie previste dal Piano Nazionale Industria 4.0” permette alle imprese di accedere a un credito d’imposta per la formazione dei dipendenti. Sono ammissibili al credito d’imposta le attività di formazione concernenti specifiche tecnologie, tra cui i “big data e analisi dei dati”. Il Piano Nazionale Industria 4.0 prevede che la formazione sia riferita ai seguenti ambiti aziendali: Vendita e marketing, Informatica, Tecniche e tecnologie

Riferimenti normativi

Decreto del Ministero dello sviluppo economico 4 maggio 2018

Contenuti:

  • Big Data, Data Analytics e Data Science
  • L’Algoritmo
  • Gli strumenti hardware e software e le nuove professioni
  • Data Science: esempi di applicazioni

Certificazione rilasciata:

Alla conclusione del corso “Data science – Introduzione ai Big data e all’analisi dei dati “, è consegnato un attestato numerato progressivamente dell’avvenuta formazione

Docente

Angelo Pascarella

Ricercatore, analista e consulente ha collaborato con importanti realtà quali Ipsos-Explorer, IDC, Deloitte Touche Tohmatsu. Nel giugno 2003 fonda TechnoConsumer e dal 2013 si occupa di Data Science e Machine Learning. Ha messo a punto algoritmi e analisi per aziende leader a livello nazionale\internazionale in svariate tipologie di industry. Tra i principali progetti figurano classificazioni di buyer, clusterizzazioni consumer e store, calcoli di stime di vendite e di uplift di campagne promozionali. È un fan dei nuovi software open source per i Big Data (Spark) e dei linguaggi di programmazione Scala e R

Verifiche e valutazione

La valutazione e l’accertamento dell’apprendimento sono svolti tramite il superamento di un test telematico obbligatorio al termine del corso per la valutazione degli argomenti affrontati. Il test visualizza domande estratte casualmente da un archivio, diverse ed esposte in modo casuale per ogni tentativo di superamento del test. Le risposte di ogni domanda sono visualizzate in ordine casuale. Il superamento del test avviene con almeno l’80% delle risposte corrette. Si riporta il punteggio % ottenuto nel test.

Extra:

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ID CORSO: 836
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