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Durata
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  • Settimane 89
  • 3 mesi 75
  • 6 mesi 37
  • 9 mesi 5
  • Anno/i 92
La durata viene adattata alle necessità di ogni alunno.
Caratteristiche
  • Intensivo 69
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Università degli Studi Guglielmo Marconi

Master di I livello in Global Marketing e Mercati Internazionali

4.4
7 opinioni
  • La mia valutazione complessiva del Master che sto frequentando presso l'Università degli Studi Guglielmo Marconi è abbastanza soddisfacente. La modalità on line è ottima per seguire le video lezioni e consultare il materiale fornito che però, a mio avviso, andrebbe aggiornato così come le video lezioni che trovo datate. E' un Master che consiglio agli studenti " alle prime armi", nel mio caso molte informazioni le avevo già acquisite in un corso universitario precedente, quindi mi aspettavo qualcosa di più a livello formativo.
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  • Mi ritengo soddisfatta del master che sto frequentando presso l' Università degli Studi Guglielmo Marconi. La piattaforma on line è fruibile, chiara e perfetta per chi lavora ed ha poco tempo a disposizione. Mi sembra una formazione di qualità e le conoscenze acquisite fino ad ora sono in linea con quanto mi aspettavo in fase di iscrizione.
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  • Ho iniziato da poco a frequentare il master proposto dall'Università degli Studi Guglielmo Marconi. Grazie alle lezioni on line posso gestire lo studio assieme al mio lavoro full-time. Il materiale del percorso formativo è chiaro e ricco di approfondimenti utili. Fino ad ora sono soddisfatta della mia decisione di essermi iscritta a questo percorso.
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Università degli Studi Guglielmo Marconi
  • Master I livello
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  • 1500h - 12 Mesi

...di una Laurea di primo livello, interessati ad acquisire competenze nell'ambito del marketing internazionale. Dopo aver effettuato la richiesta di informazioni... Impara:: Comunicazione e marketing, Management aziendale, Marketing aziendale...

2.200 € IVA Esente

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Introduzione a librerie di Python come NumPy, pandas, e Matplotlib.

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Corso di Data Wrangling e Preparazione dei Dati

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Costruzione e addestramento di reti neurali profonde.

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Modelli di previsione: regressione lineare, regressione polinomiale.

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Tecniche di forecasting (es. ARIMA, SARIMA).

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Analisi di dati temporali con Python e R.

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Visualizzazione dei risultati e reporting alle funzioni aziendali.

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Utilizzo di strumenti di orchestrazione come Apache Airflow.

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Strumenti di gestione dei dati distribuiti (Hadoop, Spark).

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Integrazione con piattaforme di cloud computing.

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L'uso della blockchain nella gestione dei dati.

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Costruzione di chatbot intelligenti con librerie come Rasa e DialogFlow.

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Applicazioni di RL in giochi, controllo robotico e trading algoritmico.

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Corso di DevOps e Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)

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Corso di Software Development Life Cycle (SDLC)

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Corso di Data Science e Statistica per l'IT

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Corso di Automazione dei Test Software (Selenium, JUnit)

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Intelligenza artificiale per la ricerca attiva del lavoro

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