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Data science - Big data e analisi dei dati, introduzione
Corso in modalità e-learning, può essere svolto online in modalità autonoma (in qualsiasi momento del giorno, 24 ore su 24, 7 giorni alla settimana).
Il corso è destinato a tutti i dipendenti aziendali che trattano dati informatici, di qualsiasi tipo ed origine.
La Data Science è l' integrazione e trasformazione scientifica di dati, attraverso l' applicazione di algoritmi, per scoprire/individuare pattern (strutture/schemi).
I Big Data sono enormi e differenti volumi di dati, che non possono essere controllati con i tradizionali strumenti hardware, e non possono essere analizzati con i tradizionali strumenti software.
Si tratta di 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).
Lo scopo del corso è quindi la presentazione dei principi della Data science in riferimento al trattamento dei Big Data, attuali e futuri, per dare la possibilità a tutti i collaboratori aziendali di percepire enorme importanza del trattamento scientifico di questi dati, che può consentire, e che consentirà sempre più, di ottenere benefici per le strategie aziendali.
Il ruolo più importante è quindi quello del personale aziendale: per comprendere l'importanza economica della Data Science e dei Big Data lo si può fare solo attraverso una formazione adeguata, al fine di ottenere il massimo dei risultati economici e commerciali attesi.
Il corso ci mostra alcuni esempi di applicazioni al (Digital) Marketing e all'e-Commerce:
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.
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.
La verifica dell' apprendimento avviene attraverso il superamento di un test online obbligatorio a domande chiuse con correzione automatica al termine del corso. Il test visualizza domande estratte in modo casuale da un archivio, diverse ed esposte per ogni tentativo di superamento del test. Il test viene superato con almeno l'80% delle risposte corrette.
Alla fine del corso, l' utente è obbligato a compilare un questionario di gradimento affinché possa esprimere un giudizio sui diversi aspetti del corso svolto.
I corsi e-learning prevedono una durata predeterminata al momento dell' acquisto.
Alla conclusione del corso, viene consegnato un attestato numerato progressivamente dell' avvenuta formazione.
AP Campus & Training Srl
Responsabile del progetto formativo: Dott. Paolo Aceti
