Introduzione ai big data

Corso

Online

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Durata

    Flessible

  • Inizio

    Scegli data

Big Data

Il corso ha lo scopo di insegnare l'importanza dell'analisi dei dati e come sfruttarli al meglio nella propria azienda.
Vedremo infatti cosa sono i Big Data e come raccogliere i dati per incrementare le vendite, ridurre i costi, ampliare l'offerta del servizio e inserire in nuovi mercati.

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Online

Inizio del corso

Scegli dataIscrizioni aperte

Profilo del corso

L'obiettivo del corso è capire cosa sono i Big Data come si possono sfruttare.

Il corso è diretto a tutti coloro che sono interessati all'analisi dei dati e come sfruttarli nel campo della vendita e del marketing.

Non sono necessari requisiti.

Certificato

 


Alla fine di ciascun corso viene rilasciato un Certificato, in lingua italiana. Per chi ne fa richiesta, il Certificato può essere inviato anche in lingua inglese. Il Certificato riporta la frequenza al corso, le ore di Corso, l'esito degli esami e il programma in calce. I Corsi sono riconosciuti da aziende e università e hanno ottenuto punteggio anche in alcuni concorsi pubblici, aiutando tantissimi studenti a cambiare o trovare lavoro. Il Certificato non riporta la dicitura Corso online ma è analogo ai Certificati rilasciati a chi segue i Corsi in aula.
Inoltre, il processo di progettazione ed erogazione dei Corsi è Certificato ISO9001 da RINA.

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Opinioni

Successi del Centro

2020
2019

Tutti i corsi devono essere aggiornati

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

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

10 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Big Data
  • Database
  • Analisi dei dati
  • Analytics
  • Vendite
  • Marketing
  • Data
  • Data scientist

Professori

Rosanna Viotto

Rosanna Viotto

Consulente BIM

Programma

Modulo 1 – INTRODUZIONE AI BIG DATA
  1. Cosa sono i Big Data
  2. La storia dei Big Data
  3. le tipologie di Big Data
  4. Il ruolo dei Big Data
Modulo 2 – I BIG DATA ANALITYCS
  1. Cosa sono i Big Data Analytics
  2. Impostare un progetto di Big Data Analytics
  3. Il valore del mercato Analytics
  4. Le competenze necessarie per gestire un progetto di big data
  5. I tipi di analysis
Modulo 3 – ARCHITETTURA DEI DATI
  1. Come costruire un'architettura di dati per favorire l'innovazione secondo Mckinsey
  2. Creare l’architettura di dati rivoluzionaria
  3. Dalle piattaforme dati on-premise a quelle basate su cloud
  4. Dal batch all'elaborazione dei dati in tempo reale
  5. Dalle soluzioni commerciali pre-integrate alle piattaforme modulari best-of-breed
  6. Dall'accesso ai dati da punto a punto a quello disaccoppiato
  7. Da un magazzino aziendale a un'architettura basata su dominio
  8. Dai modelli di dati rigidi agli schemi di dati flessibili ed estensibili
  9. Come iniziare
  10. L’architettura dei Big data in se
  11. L’ecosistema Hadoop
  12. Le competenze nello specifico per gestire i Big Data
  13. Microsoft Azure: analisi
  14. Microsoft Azure: quando usarlo
  15. I casi di fallimento dei Big Data
Modulo 4 – BIG DATA E MARKETING
  1. Cos’è il BIG DATA Marketing
  2. I big data ci dicono chi sono i nostri clienti
  3. Come si gestiscono i dati
  4. Come applicare i big data al marketing
  5. Analisi dei competitor con i BIG DATA
Modulo 5 – BIG DATA: LA CONVERGENZA DI TECNOLOGIE
  1. Big data ed intelligenza artificiale
  2. Big data e IoT
  3. Big data e realtà virtuale/aumentata
  4. Big data e cloud computing
  5. I trend Big data
Modulo 6 – BIG DATA: LE APPLICAZIONI PRATICHE
  1. Big Data e manifatturiero
  2. L’importanza dei BIG DATA contro le frodi
  3. Intercettazioni delle frodi e tendenze del mercato
  4. Casi di frodi in finance e non solo
  5. Il caso Canada
  6. Banche e Big Data Analytics
  7. Il caso Deutsche Bank
  8. L’utilizzo dei big data nel processo produttivo farmaceutico
  9. Manutenzione predittiva per minimizzare i fermi macchina
  10. Situazione sanitaria di emergenza
  11. Analytics intelligence: semplificare la comprensione di fenomeni complessi
  12. Riconoscere automaticamente schemi complessi e prevedere in anticipo situazioni critiche
  13. Il mondo delle costruzioni
  14. La risposta ai problemi di redditività
  15. Progetti e subappalti
  16. Il binomio Big Data e agricoltura
  17. Analisi del corretto prezzo
  18. Turismo: L’esempio della Lombardia
  19. Esempi di Big Data nella vita quotidiana
  20. Sport
  21. Come i big data diventano arte
  22. Dati aziendali: una risorsa di comunicazione e brand – Intervista a Davide Fuschi di WILD MAZZINI - Data art gallery
  23. Dai dati alla sabbia – Wild Mazzini
Conclusione e saluti

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