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:

• Machine Learning;
• Artificial Intelligence;
• Big Data and Data Analytics;
• IoT (Internet of Things);
• Data Cleaning and feature engineering;
• Data Ethics and Protection;
• Cloud Computing;
• Additive Manufacturing.

 

 

 

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