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Master in Data Science

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

Il big data si è rivelato essenziale per lo sviluppo aziendale in svariati settori. La sua crescente importanza è evidente nel fatto che molte nuove imprese, specialmente nel campo della tecnologia, utilizzano i dati come forma di compensazione per i collaboratori. In passato, solo le grandi aziende avevano accesso a fonti di dati e strumenti sofisticati per l'analisi. Tuttavia, oggi il mondo del big data si è democratizzato, offrendo servizi adattabili a imprese di qualsiasi dimensione. Di conseguenza, il master in Data Science rappresenta uno strumento efficace per coloro che vogliono essere professionisti all'avanguardia nella scienza dei dati.

Informazioni importanti

Documenti

  • 92672 Master in Data Science_compressed.pdf

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Online

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Profilo del corso

- Approfondire i fondamenti della scienza dei dati. - Imparare le ultime tecniche di estrazione e gestione dei dati, così come il linguaggio di interrogazione SQL. - Conoscere le strategie più efficaci di marketing basate sull'analisi dei dati. - Implementare i nuovi modelli e tecniche di data mining. - Progettare piani di crescita aziendale per i quali sarà essenziale la gestione dei dati. - Individuare e potenziare i fattori di successo che spingono un'azienda grazie all'incrocio di informazioni ottenute dalle sue attività nell'ambiente digitale.

Diploma di Master in Data Science 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
  • Python
  • Didattica
  • Analisi dati
  • E-business

Programma

MODULO 1. BIG DATA E BUSINESS INTELLIGENCE UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE AI BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE E SOCIETÀ DELL'INFORMAZIONE UNITÀ DIDATTICA 3. FASI DI UN PROGETTO SUI BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 4. I PRINCIPALI PRODOTTI DI BUSINESS INTELLIGENCE UNITÀ DIDATTICA 5. DATA MINING E MACHINE LEARNING UNITÀ DIDATTICA 6. DATAMART: CONCETTO DI DATABASE DIPARTIMENTALE UNITÀ DIDATTICA 7. DATAWAREHOUSE O DATA WAREHOUSE AZIENDALE UNITÀ DIDATTICA 8. STRUMENTI DI BUSINESS INTELLIGENCE E DI ANALISI MODULO 2. ANALISI WEB UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA WEB ANALYTICS UNITÀ DIDATTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4 UNITÀ DIDATTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER UNITÀ DIDATTICA 4. MODELLI DI ATTRIBUZIONE UNITÀ DIDATTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO) UNITÀ DIDATTICA 6. WEB ANALYTICS ORIENTATA AL SEO UNITÀ DIDATTICA 7. WEB ANALYTICS ORIENTATA AL SEM 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 TRACCIAMENTO MODULO 3. SCIENZA DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA SCIENZA DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 2. DATABASE RELAZIONALI UNITÀ DIDATTICA 3. DATABASE NOSQL E STORAGE SCALABILE UNITÀ DIDATTICA 4. INTRODUZIONE A UN SISTEMA DI DATABASE NOSQL: MONGODB UNITÀ DIDATTICA 5. WEKA E IL DATA MINING UNITÀ DIDATTICA 6. PYTHON E L'ANALISI DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 7. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 8. PRE-ELABORAZIONE ED ELABORAZIONE DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 9. ANALISI DEI DATI MODULO 4. 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. FUNZIONI GROUPBY E DI AGGREGAZIONE UNITÀ DIDATTICA 6. UNIONE DI DATAFRAMES 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. ALBERO DECISIONALE UNITÀ DIDATTICA 11. NAIVE BAYES UNITÀ DIDATTICA 12. MACCHINE A VETTORI DI SUPPORTO (SVM) UNITÀ DIDATTICA 13. KNN UNITÀ DIDATTICA 14. ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI (PCA) UNITÀ DIDATTICA 15. FORESTAZIONE CASUALE MODULO 5. VISUALIZZAZIONE DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA VISUALIZZAZIONE DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 2. TABLEAU UNITÀ DIDATTICA 3. D3 (DOCUMENTI GUIDATI DAI DATI) UNITÀ DIDATTICA 4. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO) UNITÀ DIDATTICA 5. QLIKVIEW UNITÀ DIDATTICA 6. POWER BI UNITÀ DIDATTICA 7. CARTO MODULO 6. VISUALIZZAZIONE DI 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. LEGENDE UNITÀ DIDATTICA 5. SFONDI E LINEE DELLA GRIGLIA UNITÀ DIDATTICA 6. MARGINI UNITÀ DIDATTICA 7. GRAFICA A PANNELLI MULTIPLI UNITÀ DIDATTICA 8. COLORI UNITÀ DIDATTICA 9. TEMI UNITÀ DIDATTICA 10. LINEE UNITÀ DIDATTICA 11. TESTO UNITÀ DIDATTICA 12. COORDINATE UNITÀ DIDATTICA 13. TIPI DI GRAFICA UNITÀ DIDATTICA 14. NASTRI UNITÀ DIDATTICA 15. SMOOTHING UNITÀ DIDATTICA 16. GRAFICI INTERATTIVI

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