Data Science

Modalità: streaming, blended, elearning 8 ore


Prezzo del corso

A partire da euro 250

Descrizione del corso

CORSO DATA SCIENCE

Il Corso Data Science di Argo 3000 sviluppa competenze in un settore interdisciplinare nel quale vengono utilizzati metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre determinati valori dai dati.
La figura professionale del Data Scientist combina le competenze in varie discipline come la statistica, l’informatica e l’economia aziendale, per analizzare i dati raccolti per il determinato settore di interesse, provenienti da una o più fonti come web, smartphone, clienti, sensori.” (fonte Oracle).

Negli ultimi anni la risonanza del fenomeno Data Science è dimostrata in quanto quasi tutte le grandi università hanno aggiunto alla loro offerta formativa un corso di laurea o un master di specializzazione in Data Science.

L’interdisciplinarità della Data Science è molto vasta, fa parte di quelle discipline che caratterizzano la quarta rivoluzione industriale e comprende i seguenti argomenti:

 

 

 

Si può affermare che il Data Scientist è un professionista che si dedica all’analisi, all’elaborazione e all’interpretazione dei dati. Con l’avvento dei Big data, le capacità di analisi dell’uomo non sono più sufficienti. Grazie al Machine Learning, è stato possibile automatizzare il processo di analisi, ma comunque è necessaria una mente “umana” che sia in grado di unire conoscenze tecniche e intuizione per maneggiare grandi quantità di dati: il Data Scientist. Questa figura professionale potrebbe cambiare il destino di un’azienda, rivelando nuove opportunità di business.

 

Il Data Scientist

Il Data Scientist deve possedere competenze trasversali e conoscere  una serie di ambiti pur mantenendo in alcuni di essi anche delle competenze verticali. Le competenze maggiormente richieste sono:

 

  • programmazione: questa è la competenza più importante, in quanto permette di analizzare una grande quantità di dati e di creare propri strumenti di analisi;
  • analisi quantitativa: è una capacità di comprendere il comportamento dei mercati tramite modelli matematici e statistici. In tal modo è possibile scalare la strategia sui dati e implementare algoritmi di machine learning;
  • comprensione del prodotto: consente di stabilire metriche, migliorare abilità di debug e prevedere il comportamento di un sistema;
  • comunicazione: grazie ad un’efficace capacità di comunicazione si possono sfruttare al meglio tutte le altre competenze;
  • lavoro di squadra: saper lavorare in un Team e fare gruppo è di fondamentale importanza per raggiungere il successo.

 

 

 

 

 

 

Gli argomenti che abbiamo elencato saranno illustrati e confrontati al corso, utilizzando alcuni framework di riferimento per posizionarli correttamente e valutarne differenze, somiglianze e scopi. Il corso è pensato espressamente per manager, utenti di business, analisti, sviluppatori e chiunque in azienda voglia farsi rapidamente un’idea dell’argomento. Verrà trattato

Proprio da ciò che scaturirà dalle analisi e dalle tendenze che rivelano i dati, i manager aziendali si faranno guidare nelle decisioni di business. Questo è il concetto alla base del Data Driven.

 

PROGRAMMA

  • La Data Science come disciplina
  • Opportunità e potenzialità
  • Framework di riferimento
  • Integrazione del passato, del presente e del futuro
  • Settori chiave
  • Tipi di modelli analitici
  • Competenze richieste
  • Il profilo del Data Scientist
  • Tecnologie e tools
  • Data Science on-premise, sul cloud od entrambi?
  • Tendenze attuali nelle aziende
  • Aspetti organizzativi
  • Limiti, criticità e sfide
  • Il tipico errore
  • DW ancora utile con i Big Data?
  • Data Science vs Business Intelligence
  • L’intelligenza Artificiale è destinata a cambiare il mercato e le mansioni?
  • Cos’è la “Easy Button Analytics”
  • Come partire con un “proof-of-concept” analitico
  • Cos’è la Data Science agile
  • Condivisione on-line dei modelli

 

 

 

 

 

 

 

 

SU MISURA PER

Il corso è rivolto a Manager, Utenti di Business, Analisti e Sviluppatori.

 

ACQUISIZIONI COMPETENZE

Le competenze che verranno trasferite includono la capacità di analizzare e comprendere la natura dei Big Data attraverso moderne tecniche statistiche e informatiche di intelligenza artificiale – come il machine learning e il data mining – utili all’estrazione di relazioni significative e pattern costituenti dei dati, alla costruzione di modelli predittivi, l’implementazione di analisi sugli effetti delle decisioni di natura politica, economica o sociale, la valutazione dei rischi la pianificazione delle strategie di mercato.

 

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Data

6 Giugno
7 Giugno
8 Giugno
9 Giugno


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