Corso Data Analyst
Corso
Online
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Descrizione
-
Tipologia
Corso
-
Metodologia
Online
-
Ore di lezione
180h
-
Durata
Flessible
-
Inizio
Scegli data
-
Invio di materiale didattico
Sì
-
Servizio di consultazione
Sì
-
Tutoraggio personalizzato
Sì
-
Lezioni virtuali
Sì
Musa Formazione eroga il percorso ideale per ottenere competenze e lavorare come Data Analyst.
Oggi è una delle figure professionali più richieste. Le aziende si affidano ai dati per prendere le decisioni strategiche. Con competenze in analisi, gestione e interpretazione dei dati, il Data Analyst svolge un ruolo cruciale nel guidare il successo aziendale.
Le aziende basano sempre di più le loro decisioni strategiche sull'analisi dei dati: il Data Analyst ha il compito di fornire report statistici, grafici e tabelle per supportare il management nelle decisioni aziendali.
Questo corso è la chiave per accedere a un settore in forte crescita e altamente richiesto dalle aziende!
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Il Corso di Data Analyst è stato creato per fornire le competenze fondamentali per lavorare con i dati in contesti aziendali e tecnologici. Il programma è studiato per consentirti di acquisire abilità utili per la raccolta, il trattamento, l’analisi e la visualizzazione dei dati, finalizzate a migliorare il processo decisionale e risolvere problemi aziendali.
Durante il corso, imparerai a:
usare Python e le sue principali librerie come Pandas e Seaborn analizzare dati, anche in grandi quantità (Big Data);
utilizzare strumenti e tecnologie per la gestione dei dati, in particolare SQL;
acquisire e trattare i dati utilizzando Excel;
analizzare e visualizzare dati per supportare il processo decisionale attraverso l’uso di Power BI e Tableau;
comprendere le metodologie chiave per l’analisi dei dati come la statistica, il machine learning e l’intelligenza artificiale;
interpretare e comunicare i risultati delle analisi a vari stakeholder.
Attraverso una combinazione di lezioni teoriche, esempi pratici ed esercitazioni, il corso offre una base fondamentale per esplorare e applicare la Data Analysis in maniera efficiente e consapevole.
Stai cercando un corso di formazione che ti prepari ad una delle professioni più richieste oggi? Questo è il percorso giusto per te.
Questo corso è rivolto a:
Studenti Universitari: Sia laureandi che laureati che desiderano ampliare le proprie conoscenze nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale per migliorare le loro prospettive di carriera o prepararsi per studi post-laurea.
Professionisti Tecnici: Ingegneri informatici, scienziati dei dati e professionisti del settore tecnologico che cercano di approfondire la loro comprensione e di espandere le loro competenze nel campo della Data Analysis.
Professionisti Aziendali: Manager, dirigenti e consulenti che vogliono acquisire una comprensione pratica dell’analisi dei dati e delle sue potenziali applicazioni nei loro settori specifici, al fine di guidare la digitalizzazione dei processi di utilizzo e analisi dei dati all'interno delle loro organizzazioni.
Appassionati di Tecnologia: Individui interessati agli algoritmi di analisi dei dati, che desiderano esplorarne i principi fondamentali e le applicazioni pratiche per interesse personale o per alimentare la loro curiosità tecnologica.
Ricercatori e Accademici: Accademici, ricercatori e studenti di dottorato che desiderano approfondire la loro comprensione nell’analisi dei dati e delle sue implicazioni in ambito accademico e scientifico.
1. Conoscenza di base della programmazione: Gli studenti dovrebbero avere una comprensione di base dei concetti di programmazione e delle strutture dati fondamentali. Questo può includere familiarità con linguaggi di programmazione come Python, Java o C++.
2. Fondamenti di matematica: Una comprensione dei concetti matematici fondamentali, inclusi l'algebra, il calcolo e le probabilità, è essenziale per comprendere i principi teorici sottostanti all'Intelligenza Artificiale.
3. Interesse per la Data Analysis: Gli studenti dovrebbero dimostrare un interesse genuino per l’analisi dei e la sua applicazione in una vasta gamma di settori. Una forte motivazione per esplorare e comprendere i concetti chiave della Data Analysis è essenziale per il successo nel corso.
4. Capacità di apprendimento autonomo: Date la complessità e la rapida evoluzione di questo campo, gli studenti dovrebbero essere in grado di impegnarsi nell'apprendimento autonomo e di approfondire la loro comprensione attraverso la ricerca e lo studio indipendente.
5. Accesso a un computer e a Internet: Poiché il corso sarà condotto online, gli studenti dovranno avere accesso a un computer affidabile e a una connessione Internet stabile per partecipare alle lezioni e completare gli esercizi pratici.
Data Analyst
1. Si tratta di un corso spiccatamente pratico e funzionale all'acquisizione di competenze utili nell'analisi dei dati.
2. COMMUNITY: Per confrontarti sempre con i nostri esperti sia durante il corso che dopo.
3. FORMATORI ESPERTI: selezioniamo solo professionisti del settore esperti della formazione.
Compila il form e ricevi subito l'orientamento gratuito di un nostro orientatore didattico esperto: ti guiderà passo passo verso il percorso formativo più adatto a te, senza alcun impegno.
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
9 anni del centro in Emagister.
Materie
- SQL
- Dati sanitari
- Analisi rischi
- Analyst
- Analisi dati
- Dati personali
- Pandas
- Python
- Programmazione
- Programmazione informatica
- Business Intelligence Analyst
- Data scientist
- Analista di marketing
- Dati web
- Data Analytics
- Big Data
- Machine Learning
- Data Mining
- Sviluppatore di dashboard
Professori
Luca Gemma
Senior Trainer corso Python Avanzato
Marco Armoni
Senior Trainer Corso di Intelligenza Artificiale e Machine Learn
Programma
Corso Data Analyst
Modulo 1: Fondamenti di Analisi Dati e Programmazione
Lezione 1: Introduzione alla Data Analysis
• Panoramica sul ruolo del Data Analyst
• Differenze tra Data Analyst e Data Scientist
• Esempi di applicazioni reali della Data Analysis
Lezione 2: Fondamenti di Programmazione con Python
• Introduzione a Python
• Strutture dati fondamentali: liste, dizionari, set
• Controllo di flusso e funzioni di base
Lezione 3: Manipolazione dei Dati con Pandas
• Introduzione ai DataFrame e alle Serie
• Importazione di dati da CSV, Excel e SQL
• Pulizia e trasformazione dei dati
Lezione 4: Analisi Esplorativa dei Dati
• Visualizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn
• Descrizione statistica di base
• Identificazione di pattern e trend
Lezione 5: Introduzione a SQL per l'Analisi Dati
• Creazione e gestione di database relazionali
• Scrittura di query SQL per l’estrazione di dati
• Operazioni avanzate in SQL (join, subquery, aggregazioni)
Modulo 2: Statistica Applicata per Data Analyst
Lezione 6: Statistica Descrittiva
• Misure di centralità e dispersione
• Visualizzazione delle distribuzioni
• Tecniche per il riassunto dei dati
Lezione 7: Statistica Inferenziale
• Principi di inferenza statistica
• Test di ipotesi
• Intervalli di confidenza
Lezione 8: Analisi delle Correlazioni e Regressione Lineare
• Calcolo e interpretazione della correlazione
• Regressione lineare semplice
• Valutazione dei modelli di regressione
Lezione 9: Analisi delle Serie Temporali
• Introduzione alle serie temporali
• Tecniche di smoothing e forecasting
• Analisi delle stagionalità e trend
Modulo 3: Strumenti Avanzati di Data Analysis
Lezione 10: Strumenti di Visualizzazione Avanzata
• Creazione di grafici avanzati con Seaborn e Plotly
• Dashboard interattivi con Dash e Streamlit
• Principi di Data Storytelling
Lezione 11: Excel per l'Analisi Dati
• Tecniche avanzate di manipolazione dati in Excel
• Utilizzo di funzioni avanzate (VLOOKUP, PIVOT, etc.)
• Automazione con Macro e VBA
Lezione 12: Tableau e Power BI per la Business Intelligence
• Creazione di dashboard interattive con Tableau
• Analisi dei dati aziendali con Power BI
• Integrazione con fonti dati multiple
Lezione 13: Introduzione a Google Analytics e Web Analytics
• Panoramica di Google Analytics
• Analisi del traffico web e delle performance
• Creazione di report personalizzati
Lezione 14: Introduzione a Big Data e Hadoop
• Fondamenti di Big Data
• Panoramica di Hadoop e MapReduce
• Utilizzo di strumenti Big Data per l’analisi
Modulo 4: Business Analysis e Comunicazione dei Dati
Lezione 15: Business Analysis e KPI
• Identificazione e definizione dei KPI aziendali
• Tecniche di analisi per il supporto decisionale
• Utilizzo di strumenti per il monitoraggio dei KPI
Lezione 16: Data Cleaning e Preparazione dei Dati
• Tecniche di data cleaning avanzato
• Gestione dei dati mancanti e outlier
• Trasformazione dei dati per l'analisi
Lezione 17: Reporting e Automazione
• Creazione di report automatizzati
• Introduzione a strumenti di automazione come Python e Excel
• Reporting dinamico con Power BI e Tableau
Lezione 18: Comunicazione Efficace dei Risultati
• Principi di comunicazione visiva
• Presentazione dei risultati a stakeholder non tecnici
• Data storytelling per il business
Modulo 5: Progetto Finale
Lezione 19: Progetto di Analisi Dati Completo
• Definizione di un problema di analisi reale
• Raccolta, pulizia e analisi dei dati
• Sviluppo di dashboard, report e presentazione dei risultati
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Corso Data Analyst