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Corso - Data Science per Manager

Creare una cultura del dato in azienda

  • Presenziale/a distanza
  • Fondamenti
  • Full immersion
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Durata
16 Ore
2 giorni (16 Ore)

Quota d'iscrizione
1.590,00 €  +IVA
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Negli ultimi anni si è sviluppato un nuovo argomento caldo in ambito IT, che a sua volta sta portando alla formazione di nuove figure professionali sempre più richieste: il Data Science.

Il corso di Data Science si interroga sulla natura e sull'inquadramento del tema, correlandolo ai Big Data, alla strada del Data Driven e definendo la corretta applicazione degli algoritmi in un nuovo contesto aziendale sempre più digitalizzato. Il corso è direttamente rivolto ai manager o a chiunque debba orientare e dirigere lo sviluppo dell’IT, per far sì che un corretto uso dei dati aggiunga valore nella determinazione e nello sviluppo del business o nella previsione innovativa. Inoltre si focalizza sulle nuove figure professionali che dovranno portare questo cambiamento in azienda.

Un corso face-to-face di 2 giornate consecutive si traduce in 2 giornate – da 6,5 ore in aula virtuale – distanziate e intervallate da esercitazioni assegnate ai partecipanti. Inoltre, nelle edizioni online l’ordine degli argomenti trattati potrebbe variare per facilitare l’apprendimento a distanza pur rimanendo invariati gli obiettivi del corso. Scopri il flusso dei corsi online.

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Per chi

A chi è rivolto

  • Manager di Business Unit
  • Digital Manager
  • IT Manager
  • Data Analyst
  • Data Scientist di nuova nomina e/o provenienti da altre funzioni aziendali
Programma

Programma del corso

Aspetti fondamentali

Definizione

  • Introduzione al corso
  • Definizione di Data Science e differenze rilevanti rispetto con Data Analysis
  • Il concetto di big data
  • Industry 4.0: definizione ed applicazione
  • Machine Learning, Deep Learning, NLP ed Intelligenza Artificiale: definizione

Data Science e Data Driven

Gli Algoritmi

  • Supervisionato
  • Non supervisionato
  • Rinforzato
  • Le Varianti
  • Algoritmi più frequenti e loro finalità

Il Team

  • Individuare e selezionare i profili necessari
  • Creare un Team efficace ed efficiente
  • Gestione del team
  • Metodologia Agile: Scrum e Kanban

Il Dato

  • Data Lake: requisiti e scopi
  • Architetture miste RDBMS e noSQL
  • Il ruolo fondamentale del data architect
  • La raccolta dei dati
  • Strumenti e tecnologie
  • On-premise, Cloud, Multi-cloud

Il Target

  • Obiettivo
  • Uso Interno e/o esterno
  • Supporto Tecnico o Divulgativo

Le Decisioni

  • Come si conciliano Data Driven, intuito ed esperienza
  • Il campionamento
  • Taratura degli algoritmi

La Rappresentazione

  • Data Presentation
  • Data Visualization
  • Devices

Monitoraggio

A che punto sono e come proseguo

  • Impostazioni per l’avvio di un progetto
  • Verifica dei Dati, degli Ambienti e delle Risorse
  • Metodologia del progetto
  • Monitoraggio del progetto, sia a sviluppo interno che esternalizzato

 

Obiettivi

Obiettivi del corso

  • Acquisire padronanza della terminologia e delle figure IT coinvolte
  • Comprendere tecniche, architetture e competenze necessarie al progetto
  • Data governance ed algoritmi: avere l’intero processo sott’occhio
  • Individuare correttamente quanto necessario, preferibile e superfluo
  • Supportare un team interno o monitorare un fornitore esterno
Esercitazioni

Esercitazioni

  • Individuazione degli usi già in atto, intorno a noi, che ci coinvolgono
  • Un nuovo (big) paradigma per la mia azienda
  • Rintracciamo qualche dato
  • Costruiamo un algoritmo semplice
  • Efficacia ed inefficacia

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Finanziamenti

Opportunità di finanziamento

I Fondi Paritetici Interprofessionali permettono, alle aziende aderenti, di finanziare la formazione aziendale ed individuale rivolta ai propri dipendenti.

Affidati a Cegos e al suo Team dedicato per essere supportato lungo tutte le fasi del progetto finanziato, dalla valutazione di fattibilità, alla presentazione della domanda al Fondo Interprofessionale, fino alla rendicontazione dei costi e al rimborso delle spese.

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Date e sedi

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    • Aula virtuale : date 12 giu 2023
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    • Aula virtuale : date 20 nov 2023
    • Aula virtuale : date 24 nov 2023
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    • Aula virtuale : date 18 dic 2023
    • Aula virtuale : date 22 dic 2023