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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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Successi del Centro
2023
2022
2020
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6 anni del centro in Emagister.
Materie
Python
Programmazione
Algoritmi
Testing
Ingegneria del software
Programma
Modulo 1: Software Engineering
Cos'è il software engineering e la sua importanza
Ciclo di vita del software: fasi di sviluppo e mantenimento
Metodologie di sviluppo: tradizionali vs agili
Principi di ingegneria del software: qualità, manutenibilità, scalabilità
Modulo 2: Pianificazione e Gestione dei Progetti Software
Definizione dei requisiti e gestione dei rischi
Pianificazione e stima del progetto software
Tecniche di monitoraggio e controllo del progetto
Strumenti di gestione dei progetti software (JIRA, Trello, Asana)
Modulo 3: Analisi e Progettazione del Software
Tecniche di raccolta dei requisiti
Modelli di progettazione (modello a cascata, agile, iterativo)
Diagrammi UML e loro utilizzo (diagrammi di classe, sequenza, attività)
Strumenti per la progettazione (Enterprise Architect, Lucidchart)
Modulo 4: Architettura del Software
Definizione e principi di un’architettura software
Tipologie di architettura: monolitica, microservizi, a componenti
Architetture di rete (client-server, peer-to-peer)
Scelta dell’architettura in base ai requisiti del sistema
Modulo 5: Principi di Programmazione e Best Practices
Principi SOLID nella programmazione orientata agli oggetti
Modularità e riutilizzabilità del codice
Scrittura di codice manutenibile e leggibile
Tecniche di refactoring del codice
Modulo 6: Introduzione ai Design Patterns
Cosa sono i design patterns e perché sono importanti
Tipologie di design patterns: creazionali, strutturali, comportamentali
Vantaggi e svantaggi nell’applicazione dei design patterns
Quando e come utilizzare un design pattern
Modulo 7: Design Pattern Creazionali
Singleton Pattern: definizione e utilizzo
Factory Method Pattern: creazione di oggetti
Abstract Factory Pattern: creazione di famiglie di oggetti
Builder Pattern: costruzione di oggetti complessi
Prototype Pattern: creazione di oggetti tramite clonazione
Modulo 8: Design Pattern Strutturali
Adapter Pattern: adattamento di interfacce incompatibili
Bridge Pattern: separazione dell’astrazione dalla sua implementazione
Composite Pattern: gestione di oggetti gerarchici
Decorator Pattern: aggiunta di comportamenti dinamici agli oggetti
Facade Pattern: semplificazione delle interfacce di sistema complessi
Flyweight Pattern: ottimizzazione della memoria con oggetti condivisi
Proxy Pattern: rappresentazione di un altro oggetto
Modulo 9: Design Pattern Comportamentali
Chain of Responsibility Pattern: passaggio di una richiesta tra oggetti
Command Pattern: incapsulamento di una richiesta come oggetto
Interpreter Pattern: interpretazione di un linguaggio
Iterator Pattern: iterazione su una collezione di oggetti
Mediator Pattern: centralizzazione della comunicazione tra oggetti
Memento Pattern: salvataggio e ripristino dello stato di un oggetto
Observer Pattern: gestione di eventi e notifiche tra oggetti
State Pattern: gestione dello stato di un oggetto
Strategy Pattern: selezione di un algoritmo a runtime
Template Method Pattern: definizione di un algoritmo con passaggi variabili
Visitor Pattern: operazioni su oggetti di una struttura complessa
Modulo 10: Implementazione dei Design Patterns in Diverse Lingue
Applicazione dei design patterns in linguaggi di programmazione orientati agli oggetti (Java, C++, C#, Python)
Analisi delle differenze nella sintassi e nelle caratteristiche tra i linguaggi
Esempi pratici di implementazione in più linguaggi
Modulo 11: Antipatterns nel Software Design
Cosa sono gli antipatterns e come evitarli
Antipatterns comuni: Spaghetti Code, God Object, Copy-Paste Programming
Come riconoscere e correggere gli antipatterns nel design del software
Gestione della complessità e miglioramento della qualità del codice
Modulo 12: Testing nel Software Engineering
Importanza dei test nel ciclo di vita del software
Tipi di testing: unit testing, integration testing, system testing, acceptance testing
Strumenti di testing automatico e framework (JUnit, TestNG, PyTest)
Principi di Test-Driven Development (TDD) e Behavior-Driven Development (BDD)
Modulo 13: Manutenzione e Evoluzione del Software
Gestione delle versioni e controllo del codice sorgente (Git, SVN)
Tecniche di manutenzione preventiva e correttiva
Gestione delle modifiche e dei requisiti evolutivi
Processo di rilascio e gestione delle versioni
Modulo 14: Ottimizzazione delle Prestazioni del Software
Tecniche di profiling e monitoraggio delle performance
Ottimizzazione del codice per migliorare le performance (algoritmi e strutture dati)
Best practices per la gestione della memoria e la concorrenza
Design e ottimizzazione per sistemi distribuiti e ad alte prestazioni
Modulo 15: Tendenze Future nel Software Engineering
L’impatto delle nuove tecnologie (intelligenza artificiale, blockchain, IoT) sul software design
Evoluzione dei design patterns nell'era del cloud e dei microservizi
Programmazione funzionale e paradigmi emergenti
Il futuro della programmazione e del software engineering