| Valutazione: | 4 su 5 |
| Gradimento: | 79% |
| Utenti: | 34 (numero di utenti che hanno valutato il corso esprimendo un punteggio di gradimento) |
| Categoria: | Data science |
| Codice: | EL0779.03 |
| Durata in ore: | 1 |
| Fruibilità: | 30 giorni entro il 01/01/2040 |
Corso in modalità e-learning, che potrà essere fruito online in modalità asincrona (in qualsiasi momento del giorno, 24 ore su 24, 7 giorni alla settimana).
Tutti i collaboratori aziendali che trattano dati informatici, di qualsiasi tipo ed origine.
La Data Science è l'integrazione, validazione e trasformazione scientifica di dati, attraverso l'applicazione di algoritmi, per scoprire/individuare pattern (strutture/schemi) e relazioni nascoste nei dati stessi e fornire così valore (e business insights alle aziende).
I Big Data sono enormi e differenti volumi di dati, che non possono essere gestiti con i tradizionali strumenti hardware, e non possono essere analizzati con i tradizionali strumenti software. Sono 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).
Obiettivo del corso è quindi la presentazione dei principi della Data science in riferimento al trattamento dei Big Data, attuali e futuri, per permettere a tutti i collaboratori aziendali di percepire l'estrema importanza del trattamento scientifico di questi dati, che può consentire, e che consentirà sempre più, di ottenere benefici per le strategie aziendali.
Fondamentale è quindi il ruolo del personale aziendale: solo attraverso una formazione adeguata è possibile comprendere l'importanza economica della Data Science e dei Big Data al fine di ottenere il massimo dei risultati economici e commerciali attesi.
Il corso presenta 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.
L'accertamento dell'apprendimento è svolto tramite il superamento di un test telematico obbligatorio a domande chiuse con correzione automatica al termine del corso. Il test visualizza domande estratte casualmente da un archivio, diverse ed esposte in modo casuale per ogni tentativo di superamento del test. Le risposte di ogni domanda sono visualizzate in ordine casuale. Il superamento del test avviene con almeno l'80% delle risposte corrette.
Al termine del corso è obbligatoria la compilazione di un questionario di gradimento affinché l'utente possa esprimere un giudizio sui diversi aspetti del corso fruito.
I corsi e-learning prevedono una durata predeterminata al momento dell'acquisto.
Alla conclusione del corso, è consegnato un attestato numerato progressivamente dell'avvenuta formazione.
Responsabile del progetto formativo:
| Numero di learning object presenti nel corso: | 1 |
| Numero di test presenti nel corso: | 2 |
| Durata totale del corso: | 1 ora |
| Validità dell'attestazione: | 3 anni |
Fonte della descrizione del corso e-Learning: Sito Mega Italia Media
