Corso di Informatica

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Descrizione

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la figura del Data Analyst è un professionista che si occupa di raccogliere, elaborare e analizzare i dati per fornire informazioni utili a supportare le decisioni aziendali. Utilizza strumenti e tecniche statistiche per interpretare grandi quantità di dati, identificare tendenze, pattern e anomalie, e presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile. Il suo lavoro aiuta le organizzazioni a ottimizzare i processi, migliorare le performance e prendere decisioni basate su evidenze quantitative.

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • E-learning
  • Windows

Programma

Modulo 1: l'Informatica Definizione e storia dell'informatica. I principali ambiti dell'informatica: hardware, software, reti e teoria dell'informazione. La rivoluzione digitale e l'evoluzione tecnologica. Modulo 2: Fondamenti di Hardware e Architettura dei Computer Composizione fisica di un computer: CPU, memoria, dispositivi di input/output. Il ruolo della CPU e la sua architettura. Tipologie di memoria: RAM, ROM, cache, e loro funzioni. Come funziona l’architettura di von Neumann. Modulo 3: Sistemi Operativi Cos'è un sistema operativo: definizione e scopi. Tipologie di sistemi operativi (Windows, Linux, macOS). Gestione delle risorse: file system, gestione della memoria, processi e thread. Interfacce utente: comandi e GUI. Modulo 4: Fondamenti di Programmazione Cos'è la programmazione: linguaggi di programmazione e logica. Tipi di linguaggi: linguaggi di alto e basso livello. Strutture di controllo: variabili, cicli, condizioni. la programmazione imperativa e orientata agli oggetti. Modulo 5: Algoritmi e Strutture Dati Cos'è un algoritmo: definizione e caratteristiche. Complessità algoritmica: tempo e spazio. Strutture dati: array, liste, pile, code, alberi, grafi. Tecniche di ricerca e ordinamento: ricerca binaria, ordinamento per selezione, bubble sort, quick sort. Modulo 6: Reti di Calcolatori e Internet Fondamenti di reti di calcolatori: tipi di reti (LAN, WAN). Modello OSI e TCP/IP: livello fisico, rete, trasporto, applicazione. Internet: cos'è e come funziona. Principali protocolli di comunicazione: HTTP, FTP, SMTP, DNS. Modulo 7: Sicurezza Informatica Principi di sicurezza informatica: riservatezza, integrità, disponibilità. Minacce comuni: malware, virus, trojan, phishing. Tecniche di protezione: firewall, crittografia, autenticazione. La sicurezza dei dati e la privacy online. Modulo 8: Database e Sistemi di Gestione dei Dati Cos'è un database: definizione e tipologie. Sistemi di gestione database (DBMS): relazionali, NoSQL. Linguaggio SQL: query di base, operazioni CRUD (Create, Read, Update, Delete). Normalizzazione dei dati e modelli relazionali. Modulo 9: Sviluppo Web Cos'è il web: HTTP, HTML, CSS e JavaScript. Frontend vs. Backend: differenze e tecnologie utilizzate. Architettura del web: server, client, e pagine dinamiche. Introduzione ai framework web (es. React, Angular). Modulo 10: Intelligenza Artificiale e Machine Learning Cos'è l’intelligenza artificiale (IA): definizione e applicazioni. Machine Learning: apprendimento supervisionato e non supervisionato. Algoritmi di apprendimento: alberi decisionali, reti neurali, k-nearest neighbors. Le sfide dell'intelligenza artificiale e il suo impatto sul futuro. Modulo 11: Big Data e Data Science Cos'è il Big Data: definizione e caratteristiche. Tecniche per l'elaborazione e l'analisi dei Big Data. Fondamenti di Data Science: raccolta, pulizia, analisi e visualizzazione dei dati. Strumenti per il Big Data: Hadoop, Spark, e database distribuiti. Modulo 12: Cloud Computing Cos'è il Cloud Computing e i suoi modelli: IaaS, PaaS, SaaS. Vantaggi e svantaggi del cloud rispetto a sistemi locali. I principali provider di cloud: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud. Sicurezza nel cloud e architetture scalabili. Modulo 13: Tecnologie Emergenti Realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR): concetti e applicazioni. Blockchain: funzionamento e applicazioni oltre le criptovalute. Internet delle cose (IoT): dispositivi connessi e impatti sulla vita quotidiana. 5G: caratteristiche e potenziali applicazioni. Modulo 14: Etica e Società nell'Informatica Impatti sociali ed etici delle tecnologie informatiche. La privacy e il diritto all’oblio. Questioni etiche nei big data e nell’IA. L’inclusione digitale e l’accesso alla tecnologia. Modulo 15: Tendenze Future dell'Informatica L’evoluzione della tecnologia: dai computer quantistici all’intelligenza artificiale avanzata. Il futuro delle reti e del 5G. Il ruolo dell'informatica nel progresso scientifico, nella medicina e nelle imprese. Innovazioni previste nei prossimi anni: internet delle cose, automazione, veicoli autonomi.

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