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Descrizione
La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda
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6 anni del centro in Emagister.
Materie
E-learning
Programmazione
Intelligenza artificiale
SQL
E-business
Programma
Modulo 1: le Dashboard Interattive
Cos'è una dashboard interattiva
Differenze tra dashboard statiche e interattive
Applicazioni e casi d'uso delle dashboard interattive
Modulo 2: Elementi Fondamentali di una Dashboard
Componenti principali: grafici, tabelle, mappe, filtri
Principi di design delle dashboard (layout, usabilità, chiarezza)
Scelta delle visualizzazioni appropriate per i dati
Modulo 3: Raccolta e Preparazione dei Dati
Fonti di dati per le dashboard
Pulizia e preparazione dei dati (formattazione, unione, aggregazione)
Utilizzo di strumenti per la gestione dei dati (Excel, Google Sheets, SQL)
Modulo 4: Strumenti di Creazione delle Dashboard
Panoramica degli strumenti più popolari (Tableau, Power BI, Google Data Studio)
Vantaggi e svantaggi dei diversi strumenti
Selezione dello strumento giusto per il progetto
Modulo 5: Visualizzazione dei Dati
Tipologie di grafici: linee, barre, torta, scatter, ecc.
Creazione di grafici dinamici
Interattività nelle visualizzazioni (zoom, hover, selezione)
Modulo 6: Creazione di Grafici e Diagrammi
Creazione di grafici a barre, lineari, e a dispersione
Utilizzo di heatmaps e diagrammi a bolle
Configurazione dei grafici per l'interattività
Modulo 7: Gestione dei Filtri e Parametri
Introduzione ai filtri: come consentire agli utenti di esplorare i dati
Creazione di filtri interattivi (a selezione, a intervallo)
Parametri dinamici e loro utilizzo per personalizzare le visualizzazioni
Modulo 8: Dashboard con Mappe Geografiche
Creazione di dashboard con mappe interattive
Utilizzo di dati geospaziali (coordinate, regioni, paesi)
Tecniche di visualizzazione geografica (heatmaps, cluster)
Modulo 9: Creazione di Tabelle e Report Interattivi
Progettazione di tabelle interattive (sort, filtro, ricerca)
Report personalizzati e interattivi
Esportazione dei dati da dashboard
Modulo 10: Creazione di Dashboard Responsive
Design per dispositivi mobili e desktop
Adattamento della visualizzazione in base alla risoluzione
Creazione di dashboard ottimizzate per diversi dispositivi
Modulo 11: Integrazione con Dati Esterni
Connessione a database e fonti dati in tempo reale (SQL, API)
Caricamento dei dati da file esterni (CSV, Excel)
Aggiornamento automatico delle dashboard con dati in tempo reale
Modulo 12: Ottimizzazione delle Performance delle Dashboard
Strategie per velocizzare le dashboard (compattazione dei dati, caching)
Ottimizzazione delle query di dati
Evitare sovraccarichi nelle dashboard per migliorare l'esperienza utente
Modulo 13: Personalizzazione e Branding delle Dashboard
Personalizzazione dei colori, font, e layout
Branding delle dashboard per rispecchiare l'identità aziendale
Utilizzo di template e temi predefiniti
Modulo 14: Condivisione e Collaborazione sulle Dashboard
Metodi di condivisione delle dashboard (link, PDF, esportazione)
Collaborazione in tempo reale su dashboard
Gestione dei permessi e accesso dei dati
Modulo 15: Tendenze Future nella Creazione di Dashboard
Nuove tecnologie e tendenze nell'analisi dei dati (AI, automazione)
Dashboard predittive e con intelligenza artificiale
Strumenti emergenti per dashboard interattive