Data science – Introduzione a Big data e analisi dei dati
MODALITÀ
Corso online in modalità e-learning
DURATA
1 ore
FRUIBILITÀ
30 giorni entro il 01/01/2030
€20.00
Destinatari del corso
Tutti i collaboratori aziendali che trattano dati informatici, di qualsiasi tipo ed origine.
Perché questo corso online in e-Learning Data science – Introduzione ai Big data e all’analisi dei dati – 1 ora
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 presenta alcuni esempi di applicazioni al (Digital) Marketing e all’e-Commerce:
- CLUSTER ANALYSIS – Costruire nuovi segmenti di clientivisitatori 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.
Programma del corso online in e-Learning Data science – Introduzione ai Big data e all’analisi dei dati – 1 ora
- Big Data, Data Analytics e Data Science;
- L’Algoritmo.
- Gli strumenti hardware e software e le nuove professioni;
- Data Science: esempi di applicazioni.
Docente del corso
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 nazionaleinternazionale 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.
Modalità di verifica dell’apprendimento
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.
Al termine del corso è proposto un questionario di gradimento per la valutazione da parte dei partecipanti.
Periodo di validità
I corsi e-learning prevedono una durata predeterminata al momento dell’acquisto.
Attestato
Alla conclusione del corso, è consegnato un attestato numerato progressivamente dell’avvenuta formazione.