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Master in Analisi dei Dati e Business Intelligence

Euroinnova Formazione
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Master

Online

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Descrizione

  • Tipologia

    Master

  • Metodologia

    Online

  • Ore di lezione

    1500h

  • Durata

    12 Mesi

  • Inizio

    Scegli data

L'analisi dei dati e la business intelligence sono due discipline focalizzate sull'estrazione, trasformazione, visualizzazione e comunicazione di informazioni rilevanti da grandi volumi di dati, facendo uso di tecniche e strumenti quali big data, web analytics, data mining, data science, cloud computing e internet delle cose. In questo master in Data Analytics e Business Intelligence, gli studenti apprenderanno i concetti, le tecniche, gli strumenti e le applicazioni di queste due discipline, fondamentali per lo sviluppo professionale e aziendale. L'analisi dei dati e la business intelligence sono essenziali per il processo decisionale strategico, l'ottimizzazione delle procedure, il miglioramento della competitività e l'innovazione nelle organizzazioni.

Informazioni importanti

Documenti

  • 92699 Master in Analisi dei Dati e Business Intelligence_compressed.pdf

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Luogo

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Online

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Profilo del corso

- Conoscere i fondamenti e le caratteristiche dei big data e della web analytics. - Applicare i principi della business intelligence. - Riconoscere i modelli di data mining e machine learning per ricavare informazioni dai dati. - Utilizzare linguaggi e strumenti di programmazione statistica e di scienza dei dati, come Python, R o SPSS. - Implementare le tecnologie di cloud computing e IOT per archiviare, elaborare e accedere ai dati in modo scalabile.

Diploma di Master in Analisi dei Dati e Business Intelligence di 1500 ore, rilasciato da EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, appartente al piano formativo Euroinnova Formazione e recante il marchio di eccellenza accademica in educazione on-line rilasciato da QS World University Rankings.

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Materie

  • Web master
  • Business intelligence
  • Analisi dati
  • E-business
  • Data Mining

Programma

MODULO 1. BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE AI BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 2. FONTI DI DATI UNITÀ DIDATTICA 3. DATI APERTI UNITÀ DIDATTICA 4. FASI DI UN PROGETTO BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 5. ECOSISTEMA HADOOP UNITÀ DIDATTICA 6. WEKA E DATA MINING MODULO 2. WEB ANALYTICS E BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 1. COS'È LA WEB ANALYTICS? UNITÀ DIDATTICA 2. ANALISI WEB DI BASE: INTRODUZIONE UNITÀ DIDATTICA 3. ANALISI DELLE INFORMAZIONI QUANTITATIVE UNITÀ DIDATTICA 4. ANALISI DELLE INFORMAZIONI QUALITATIVE UNITÀ DIDATTICA 5. DEFINIZIONE DI KPIS UNITÀ DIDATTICA 6. CI: INTELLIGENZA COMPETITIVA UNITÀ DIDATTICA 7. WEB ANALYTICS 2.0. CELLULARI E VIDEO UNITÀ DIDATTICA 8. WEB ANALYTICS 2.0. RETI SOCIALI UNITÀ DIDATTICA 9. PROBLEMI E SOLUZIONI DI WEB ANALYTICS UNITÀ DIDATTICA 10. OLTRE I DATI UNITÀ DIDATTICA 11. DAI BIG DATA AI LINKED OPEN DATA MODULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE UNITÀ DIDATTICA 1. LA BUSINESS INTELLIGENCE E LA SOCIETÀ DELL'INFORMAZIONE UNITÀ DIDATTICA 2. PRINCIPALI PRODOTTI DI BUSINESS INTELLIGENCE UNITÀ DIDATTICA 3. DATA MINING E MACHINE LEARNING UNITÀ DIDATTICA 4. DATAMART. CONCETTO DI DATABASE DIPARTIMENTALE UNITÀ DIDATTICA 5. DATAWAREHOUSE O MAGAZZINO DATI AZIENDALE UNITÀ DIDATTICA 6. INTRODUZIONE ALLA VISUALIZZAZIONE DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 7. TABLEAU UNITÀ DIDATTICA 8. POWERBI MODULO 4. SCIENZA DEI DATI E PROGRAMMAZIONE STATISTICA CON PYTHON E R UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA SCIENZA DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 2. DATABASE RELAZIONALI UNITÀ DIDATTICA 3. PYTHON E L'ANALISI DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 4. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 5. PRE-ELABORAZIONE ED ELABORAZIONE DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 6. ANALISI DEI DATI MODULO 5. STATISTICA APPLICATA. ANALISI DEI DATI E SPSS UNITÀ DIDATTICA 1. CONCETTI DI BASE E ORGANIZZAZIONE DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 2. STATISTICHE DESCRITTIVE DI BASE UNITÀ DIDATTICA 3. MISURE DI TENDENZA CENTRALE E DI POSIZIONE UNITÀ DIDATTICA 4. ANALISI CONGIUNTA DELLE VARIABILI UNITÀ DIDATTICA 5. DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ UNITÀ DIDATTICA 6. INTRODUZIONE ALLA STATISTICA NEI PROGRAMMI INFORMATICI. SPSS UNITÀ DIDATTICA 7. STATISTICHE DESCRITTIVE CON SPSS MODULO 6. IOT E CLOUD COMPUTING UNITÀ DIDATTICA 1. INTERNET DELLE COSE UNITÀ DIDATTICA 2. TECNOLOGIE APPLICATE ALL'INTERNET DELLE COSE UNITÀ DIDATTICA 3. INTERNET DELLE COSE CON ARDUINO UNITÀ DIDATTICA 4. ASPETTI INTRODUTTIVI DEL CLOUD COMPUTING UNITÀ DIDATTICA 5. HARDWARE DEL CLOUD UNITÀ DIDATTICA 6. SERVIZI CLOUD UNITÀ DIDATTICA 7. CLOUD COMPUTING E DISPOSITIVI MOBILI UNITÀ DIDATTICA 8. MODELLI DI CLOUD UNITÀ DIDATTICA 9. CLOUD IBRIDI E VISIONE STRATEGICA

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