Executive Program – Big Data Analytics and Data Science

Executive Program – Big Data Analytics and Data Science

Le aziende di oggi si trovano ad affrontare una nuova sfida su come usare in modo efficace l’enorme quantità di dati prodotti al loro interno o provenienti da fonti esterne pertinenti al loro business. Analizzare ed estrarre valore dai dati in modo efficace richiede qualcosa di diverso dagli attuali sistemi di Business Intelligence, basate per lo più sulla statistica descrittiva con qualche funzione di stima del trend. L’abilità del Data Scientist, estremamente importante nei prossimi anni, è quella di estrarre i dati da diverse sorgenti, comprenderli, elaborarli, estrarre valore e comunicarlo nel modo più efficace ai portatori di interesse. Il Data Scientist dovrà essere multidisciplinare e pertanto avere delle conoscenze che vanno dalle tecnologie informatiche abilitanti, all’analisi dati mediante modelli statistici predittivi, alle tecniche di comunicazione per la presentazione dei risultati, fino alla normativa sulla privacy.

Il programma è suddiviso in 5 moduli che coprono i temi tecnologici, di analisi dati (Data Mining) e legali.

PROGRAMMA

Big Data e Advanced Analytic applications
Una visione d’insieme che aiuta ad inquadrare il fenomeno dei Big Data e delle Advanced Analytics in un contesto aziendale. Verranno presentati esempi di Advanced Analytics su alcuni ambiti di business a supporto del “performance management”.

Information Management
Tecnologie e strumenti abilitanti e gestione delle informazioni dei Big Data e dell’analisi dati. Il corso spazierà dagli strumenti open source standalone (es. Knime), alle tecnologie infrastrutturali e middleware per sistemi più scalabili come le piattaforme Open Source quali Hadoop e Spark, considerati gli standard per le gestione dei Big Data.

Data Analysis Basic
Fornire i concetti fondamentali di statistica descrittiva utili ad affrontare la fase di preparazione dei dati da analizzare. Nel dettaglio affronteremo: interpretazione del problema; studio delle variabili; studio delle dipendenze fra le variabili.
Si prevede lo sviluppo di un caso di studio di “customer profiling” e uno di “fault detection”.

Data Analysis Advanced
Tecniche e modelli evoluti di Data Mining per affrontare i principali casi di analisi dati presentando tecniche di machine learning. Nel dettaglio affronteremo: quali modelli si possono applicare per risolvere il problema scelto; stima delle performance sul dataset considerato; interpretazione dei risultati ottenuti.
Si affronteranno i casi di studio proposti nel modulo 3: “customer profiling” (analisi dei gruppi – clustering); “fault detection”: algoritmi di classificazione.

Legal & Ethical aspects
Indicazioni sugli aspetti legali e etici sulla privacy, sulla proprietà, trattamento e utilizzo dei dati. Si farà riferimento alla legislazione vigente, alle direttive internazionali.

Trainer Specialist Cineca

 

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