Corso di Aggiornamento su Data Science per il Business

Modulo 1: la Data Science per il Business Cos’è la Data Science e il suo impatto nel mondo aziendale Come la Data Science guida le decisioni strategiche L'importanza dei dati per l'innovazione e la competitività Modulo 2: Fondamenti di Statistica per la Data Science Concetti base di statistica: medie, mediana, varianza, distribuzioni Statistica inferenziale: intervalli di confidenza, test di ipotesi Come utilizzare la statistica per analizzare i dati aziendali Modulo 3: Data Preparation: Pulizia e Preprocessing dei Dati La qualità dei dati e l’importanza del data cleaning Tecniche di trasformazione dei dati: normalizzazione, discretizzazione Gestione dei valori mancanti e delle anomalie nei dati aziendali Modulo 4: Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) Cos'è l'EDA e come utilizzarlo per scoprire pattern nei dati Visualizzazioni e analisi preliminare: grafici, correlazioni, distribuzioni Identificazione di tendenze e relazioni per indirizzare le analisi successive Modulo 5: Introduzione ai Modelli di Machine Learning Panoramica dei principali algoritmi di machine learning (supervisionato vs non supervisionato) Applicazione del machine learning al business: previsione, classificazione, clustering Differenze tra modelli di regressione, classificazione e clustering Modulo 6: Predizione e Previsione con i Dati Tecniche di previsione aziendale: modelli di regressione lineare e non lineare L’importanza della previsione nella pianificazione strategica e nelle operazioni Applicazioni pratiche: vendite, domanda di mercato, analisi dei trend Modulo 7: Modelli di Classificazione per il Business Cos'è la classificazione e come si applica nel business (ad esempio, churn prediction) Algoritmi di classificazione: alberi decisionali, Random Forest, SVM Ottimizzazione dei modelli di classificazione per ottenere risultati concreti Modulo 8: Clustering e Segmentazione dei Dati Cos'è il clustering e come viene utilizzato per segmentare i clienti e i mercati Algoritmi di clustering: K-means, DBSCAN, gerarchico Applicazioni di segmentazione: marketing personalizzato, analisi del comportamento Modulo 9: Analisi del Sentimento e Text Mining Cos'è l’analisi del sentimento e come applicarla ai dati aziendali Tecniche di text mining per estrarre informazioni da dati non strutturati (es. recensioni, social media) Esempi di utilizzo dell’analisi del sentiment nel servizio clienti e nel marketing Modulo 10: Data Science per il Marketing Utilizzare la Data Science per analizzare e ottimizzare le campagne di marketing Modelli predittivi per la gestione dei clienti e la segmentazione del mercato Personalizzazione dei contenuti e raccomandazioni di prodotto (Collaborative Filtering) Modulo 11: Business Intelligence e Data Science Integrazione tra Data Science e Business Intelligence (BI) Come i dati e le analisi avanzate possono alimentare dashboard e report aziendali Utilizzo di strumenti di BI (Power BI, Tableau) per visualizzare i risultati della Data Science Modulo 12: Ottimizzazione e Automazione dei Processi Aziendali con la Data Science Come applicare algoritmi di ottimizzazione alle decisioni aziendali (es. supply chain, pricing) Automazione dei processi decisionali con l’intelligenza artificiale Esempi pratici di automazione e ottimizzazione in diversi settori aziendali Modulo 13: Ethical Considerations in Data Science for Business Considerazioni etiche nella raccolta, analisi e utilizzo dei dati Privacy dei dati, trasparenza e conformità con le normative (es. GDPR) Implicazioni etiche nell’uso della Data Science per decisioni aziendali Modulo 14: Implementazione della Data Science in un’Azienda Strategie per integrare la Data Science nelle operazioni aziendali quotidiane Come costruire un team di Data Science: competenze, ruoli e responsabilità Sfide e soluzioni nell'adozione della Data Science in azienda Modulo 15: Il Futuro della Data Science per il Business Le tendenze emergenti nella Data Science: AI, Deep Learning, e Automazione Come la Data Science continuerà a trasformare il business nei prossimi anni Le nuove opportunità per le aziende nell'adottare tecnologie di Data Science avanzate