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Descrizione
La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda
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Successi del Centro
2023
2022
2020
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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
Web master
E-learning
Python
Programmazione
SQL
Programma
Modulo 1: Introduzione ai Linguaggi di Programmazione
Panoramica sui linguaggi di programmazione
Differenze tra linguaggi di programmazione ad alto e basso livello
Ruolo dei linguaggi di programmazione in vari ambiti (scienza dei dati, web, sviluppo software)
Modulo 2: Introduzione a Python
Cos'è Python e le sue caratteristiche principali
Ambienti di sviluppo per Python (IDEs, Jupyter Notebooks)
Installazione e configurazione dell'ambiente
Modulo 3: Sintassi di Python
Variabili e tipi di dati
Operatori aritmetici e logici
Strutture di controllo: if, else, elif
Modulo 4: Funzioni in Python
Definizione di funzioni
Parametri e ritorno dei valori
Scope delle variabili
Modulo 5: Strutture Dati in Python
Liste, tuple, dizionari, set
Manipolazione delle strutture dati
Iterazione attraverso le strutture dati
Modulo 6: Introduzione a R
Cos'è R e come viene utilizzato nel contesto analitico
Installazione e configurazione dell'ambiente R
RStudio come ambiente di sviluppo integrato
Modulo 7: Sintassi di R
Variabili e tipi di dati in R
Operatori aritmetici e logici
Strutture di controllo in R: if, else, switch
Modulo 8: Funzioni in R
Creazione e utilizzo di funzioni in R
Passaggio di argomenti alle funzioni
Funzioni predefinite in R
Modulo 9: Manipolazione dei Dati in R
Introduzione a vettori, matrici e data frames
Importazione e esportazione dei dati
Operazioni base su data frames
Modulo 10: Introduzione a SQL
Cos'è SQL e perché è importante
Architettura di un database relazionale
Installazione di MySQL o PostgreSQL
Modulo 11: Sintassi SQL di Base
Creazione di tabelle
Inserimento, aggiornamento ed eliminazione di dati
Selezione di dati con la query SELECT
Modulo 12: Operazioni Avanzate in SQL
Filtraggio dei dati con WHERE, AND, OR
Ordinamento e raggruppamento dei dati
Funzioni aggregate in SQL (COUNT, AVG, SUM)
Modulo 13: Join in SQL
Cos'è un join e come funziona
Differenza tra inner join, left join, right join e full outer join
Creazione di query avanzate con join
Modulo 14: Gestione dei Dati in SQL
Gestione di tabelle e indici
Relazioni tra tabelle e vincoli (foreign keys)
Ottimizzazione delle query SQL
Modulo 15: Best Practices e Conclusioni
Best practices per la scrittura del codice in Python, R, SQL
debug e alla gestione degli errori
Riflessioni finali e risorse per approfondire
