Master in Business Intelligence e Big Data
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Complessivamente abbastanza soddisfatto anche se ci sono alcuni aspetti che sicuramente andrebbero migliorati. Innanzitutto andrebbe aggiornata la piattaforma in quanto un po' vecchie e quindi a tratti piuttosto lenta. Inoltre il materiale didattico, che è originariamente in lingua spagnola e tradotto con un traduttore automatico, risulta artificiale e a volte con errori di traduzione.
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Master
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Tipologia
Master
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
1500h
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Durata
12 Mesi
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Inizio
Scegli data
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Campus online
Sì
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Lezioni virtuali
Sì
Emagister Italia presenta il Master in Business Intelligence e Big Data, un percorso di Educa Business School.
Il Master di formazione permanente in Business Intelligence e Big Data è giustificato dalla crescente importanza della business intelligence e dall'analisi di grandi volumi di dati nell'attuale contesto aziendale.
Nell'era digitale, le organizzazioni generano e raccolgono una grande quantità di dati attraverso varie fonti, come social network, dispositivi mobili o record dei clienti. Questi dati possono fornire preziose informazioni sul comportamento dei consumatori, sulle tendenze del mercato, sulle operazioni interne e su altri aspetti critici dell'azienda. Tuttavia, la capacità di sfruttare questi dati per ottenere informazioni significative e prendere decisioni informate richiede competenze e conoscenze specifiche.
Informazioni importanti
Documenti
- Master-In-Big-Data-E-Business-Intelligence.pdf
Prezzo per gli utenti Emagister:
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
- Tecniche e strumenti di visualizzazione dei dati master per comunicare in modo efficace le informazioni chiave.
- Usa Tableau, D3, Power BI e R con ggplot2 per creare analisi e visualizzazioni interattive dei dati.
- Applicare le tecniche di analisi web utilizzando Google Analytics e Google Tag Manager per comprendere gli utenti.
- Sviluppa strategie SEO e SEM per aumentare la visibilità e l'efficacia dei siti web.
- Usa i social network come fonte di analisi e prendi decisioni basate sui dati.
- Implementa e gestisci progetti di web analytics, dalla pianificazione al reporting.
- Analizza le informazioni attraverso il linguaggio Python e le sue diverse librerie e funzionalità.
Questo corso è rivolto a un'ampia varietà di profili ed è applicabile a qualsiasi settore, considerato che è adatto a tutte quelle persone in possesso di un titolo universitario che desiderano acquisire conoscenze sulle tecnologie di analisi e elaborazione dei dati.
Diploma di Master in Business Intelligence e Big Data di 1500 ore, rilasciato da EDUCA BUSINESS SCHOOL come Business School accreditata per la formazione professionale con validità a livello internazionale.
Opinioni
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Complessivamente abbastanza soddisfatto anche se ci sono alcuni aspetti che sicuramente andrebbero migliorati. Innanzitutto andrebbe aggiornata la piattaforma in quanto un po' vecchie e quindi a tratti piuttosto lenta. Inoltre il materiale didattico, che è originariamente in lingua spagnola e tradotto con un traduttore automatico, risulta artificiale e a volte con errori di traduzione.
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Valutazione del corso
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Valutazione del Centro
Michele Costantini
Opinione verificataMuhammad Bilal Habshi
Mercedes
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
4 anni del centro in Emagister.
Materie
- Data Mining2
2 alunni hanno indicato di aver acquisito questa competenza
- E-business
11 alunni hanno indicato di aver acquisito questa competenza
- Analisi dati
- Didattica
11 alunni hanno indicato di aver acquisito questa competenza
- Business intelligence
33 alunni hanno indicato di aver acquisito questa competenza
- Programmazione
33 alunni hanno indicato di aver acquisito questa competenza
- Python
11 alunni hanno indicato di aver acquisito questa competenza
- Web intelligence
- Pentaho
- Web master
Programma
MODULO 1. TRASFORMAZIONE DIGITALE
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA TRASFORMAZIONE DIGITALE
UNITÀ DIDATTICA 2. LA SOCIETÀ 3.0
UNITÀ DIDATTICA 3. NUOVO ECOSISTEMA DIGITALE
UNITÀ DIDATTICA 4. NUOVI MODELLI DI BUSINESS NELL'AMBIENTE DIGITALE
UNITÀ DIDATTICA 5. PIANO DI TRASFORMAZIONE DIGITALE
UNITÀ DIDATTICA 6. CASI DI SUCCESSO NELLA TRASFORMAZIONE DIGITALE
UNITÀ DIDATTICA 7. IL NUOVO CLIENTE DIGITALE
UNITÀ DIDATTICA 8. NUOVI MERCATI, NUOVE OPPORTUNITÀ
UNITÀ DIDATTICA 9. L'INNOVAZIONE NEI PROCESSI ORGANIZZATIVI
MODULO 2. FONDAMENTI DEL BIG DATA E DELL'INTELLIGENZA AZIENDALE
UNITÀ DIDATTICA 1. LA RIVOLUZIONE DEI BIG DATA: BIG DATA E THICK DATA
UNITÀ DIDATTICA 2. PRESA DI DECISIONI INTELLIGENTI
UNITÀ DIDATTICA 3. COME FAR CRESCERE UN'AZIENDA ATTRAVERSO I BIG DATA E LE LORO APPLICAZIONI
UNITÀ DIDATTICA 4. BIG DATA IN DIVERSI SETTORI
UNITÀ DIDATTICA 5. INTELLIGENZA AZIENDALE E LA SOCIETÀ DELL'INFORMAZIONE
UNITÀ DIDATTICA 6. PRINCIPALI PRODOTTI DI BUSINESS INTELLIGENCE
UNITÀ DIDATTICA 7. DATA MINING E APPRENDIMENTO AUTOMATICO
UNITÀ DIDATTICA 8. DATAMART: CONCETTO DI DATABASE DEPARTIMENTALE
UNITÀ DIDATTICA 9. DATAWAREHOUSE O ARCHIVIO DATI AZIENDALE
UNITÀ DIDATTICA 10. INTERNET OF THINGS
UNITÀ DIDATTICA 11. STORYTELLING
UNITÀ DIDATTICA 12. ECOSISTEMA HADOOP
MODULO 3. DATA SCIENCE: ARCHIVIAZIONE, ANALISI E PROCESSAMENTO DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA DATA SCIENCE
UNITÀ DIDATTICA 2. DATABASE RELAZIONALI
UNITÀ DIDATTICA 3. DATABASE NOSQL E ARCHIVIAZIONE SCALABILE
UNITÀ DIDATTICA 4. INTRODUZIONE A UN SISTEMA DI DATABASE NOSQL: MONGODB
UNITÀ DIDATTICA 5. WEKA E DATA MINING
UNITÀ DIDATTICA 6. PENTAHO
UNITÀ DIDATTICA 7. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA
UNITÀ DIDATTICA 8. PRE-PROCESSAMENTO E PROCESSAMENTO DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 9. ANALISI DEI DATI
MODULO 4. DATA MINING, INTELLIGENZA ARTIFICIALE E APPRENDIMENTO AUTOMATICO
UNITÀ DIDATTICA 1. DATA MINING
UNITÀ DIDATTICA 2. CICLO DI DATA MINING
UNITÀ DIDATTICA 3. INTRODUZIONE ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
UNITÀ DIDATTICA 4. ALGORITMI APPLICATI ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
UNITÀ DIDATTICA 5. RELAZIONE TRA INTELLIGENZA ARTIFICIALE E BIG DATA
UNITÀ DIDATTICA 6. SISTEMI ESPERTI
UNITÀ DIDATTICA 7. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO
UNITÀ DIDATTICA 8. ESTRATTAZIONE DELLA STRUTTURA DEI DATI: CLUSTERING
UNITÀ DIDATTICA 9. SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE
UNITÀ DIDATTICA 10. CLASSIFICAZIONE
UNITÀ DIDATTICA 11. RETI NEURALI E DEEP LEARNING
UNITÀ DIDATTICA 12. SISTEMI DI DECISIONE
MODULO 5. ANALISI DEI DATI CON PYTHON
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALL'ANALISI DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 2. LIBRERIE PER L'ANALISI DEI DATI: NUMPY, PANDAS E MATPLOTLIB
UNITÀ DIDATTICA 3. FILTRAGGIO ED ESTRAZIONE DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 4. TABELLE PIVOT
UNITÀ DIDATTICA 5. GROUPBY E FUNZIONI DI AGGREGAZIONE
UNITÀ DIDATTICA 6. FUSIONE DEI DATAFRAME
UNITÀ DIDATTICA 7. VISUALIZZAZIONE DEI DATI CON MATPLOTLIB E SEABORN
UNITÀ DIDATTICA 8. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO
UNITÀ DIDATTICA 9. REGRESSIONE LINEARE E REGRESSIONE LOGISTICA
UNITÀ DIDATTICA 10. ALBERI DI DECISIONE
UNITÀ DIDATTICA 11. NAIVE BAYES
UNITÀ DIDATTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)
UNITÀ DIDATTICA 13. KNN
UNITÀ DIDATTICA 14. ANALISI DEI COMPONENTI PRINCIPALI (PCA)
UNITÀ DIDATTICA 15. RANDOM FOREST
MODULO 6. VISUALIZZAZIONE DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA VISUALIZZAZIONE DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 2. TABLEAU
UNITÀ DIDATTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
UNITÀ DIDATTICA 4. LOOKER
UNITÀ DIDATTICA 5. QLIKVIEW
UNITÀ DIDATTICA 6. GOOGLE CHART
UNITÀ DIDATTICA 7. CHARTBLOCKS
UNITÀ DIDATTICA 8. INFOGRAM
UNITÀ DIDATTICA 9. LEAFLET
UNITÀ DIDATTICA 10. CARTO
MODULO 7. POWER BI
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE A POWER BI
UNITÀ DIDATTICA 2. INSTALLAZIONE DI POWER BI
UNITÀ DIDATTICA 3. MODELLAZIONE DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 4. VISUALIZZAZIONE DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 5. DASHBOARD
UNITÀ DIDATTICA 6. CONDIVISIONE DEI DATI
MODULO 8. VISUALIZZAZIONE DEI DATI IN R CON GGPLOT2
UNITÀ DIDATTICA 1. GGPLOT2 COME LIBRERIA PER LA VISUALIZZAZIONE DEI DATI IN R
UNITÀ DIDATTICA 2. ASSI
UNITÀ DIDATTICA 3. TITOLI
UNITÀ DIDATTICA 4. LEGENDA
UNITÀ DIDATTICA 5. SFONDI E GRIGLIE
UNITÀ DIDATTICA 6. MARGINI
UNITÀ DIDATTICA 7. GRAFICI MULTIPLI A PANNELLO
UNITÀ DIDATTICA 8. COLORI
UNITÀ DIDATTICA 9. TEMA
UNITÀ DIDATTICA 10. LINEE
UNITÀ DIDATTICA 11. TESTO
UNITÀ DIDATTICA 12. COORDINATE
UNITÀ DIDATTICA 13. TIPI DI GRAFICI
UNITÀ DIDATTICA 14. FASCETTE
UNITÀ DIDATTICA 15. LISCIAMENTO
UNITÀ DIDATTICA 16. GRAFICI INTERATTIVI
MODULO 9. ANALISI WEB
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA WEB ANALYTICS
UNITÀ DIDATTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
UNITÀ DIDATTICA 3. GESTORE DEI TAG DI GOOGLE
UNITÀ DIDATTICA 4. MODELLI DI ATTRIBUZIONE
UNITÀ DIDATTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
UNITÀ DIDATTICA 6. WEB ANALYTICS SEO-ORIENTED
UNITÀ DIDATTICA 7. WEB ANALYTICS SEM-ORIENTED
UNITÀ DIDATTICA 8. WEB ANALYTICS ORIENTATA AI SOCIAL NETWORK
UNITÀ DIDATTICA 9. tecniche e strategie
UNITÀ DIDATTICA 10. ALTRI STRUMENTI PER LA WEB ANALYTICS
UNITÀ DIDATTICA 11. COOKIE E TECNOLOGIE DI TRACCIAMENTOHai bisogno di un coach per la formazione?
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