Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis

Master

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Descrizione

  • Tipologia

    Master

  • Metodologia

    Online

  • Durata

    Flessible

  • Campus online

  • Invio di materiale didattico

  • Servizio di consultazione

  • Tutoraggio personalizzato

  • Lezioni virtuali

Il "Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis" offre una larga panoramica del mondo dei Big Data, soffermandosi in particolare sull’impatto rivoluzionario che hanno avuto nel mondo dell’analisi dei dati e della statistica in generale. Infatti avere a disposizione una mole notevole di dati consente l’applicazione a pieno regime di modelli statistici con una forte affidabilità, permettendo l’applicazione degli stessi nei settori più disparati (manifatturiero, commerciale, sportivo, medico ecc...) e per scopi totalmente nuovi nel mondo del business. Conoscere quali siano i passaggi fondamentali nella gestione dei Big Data (reperimento dalle fonti, applicazione delle tecniche di pulizia e preparazione a seconda della struttura dei dati , scelta del corretto modello di previsione e classificazione, ecc...) è diventato un requisito indispensabile non solo per programmatori e tecnici informatici, ma anche per manager che vogliano sfruttare a pieno la risorsa di dati a loro disposizione. Data l’eterogeneità di applicazioni e strumenti a disposizione, il master non si sofferma eccessivamente su tecnicismi, lasciando spazi ad approfondimenti personali a seconda di interessi specifici, ma offre un’esaustiva descrizione sulle modalità di trattamento dei Dati. Il corsista potrà quindi comprendere quali siano i passaggi fondamentali, le criticità e i corretti modelli da applicare nella gestione dei Big Data.

Profilo del corso

Obiettivi del Master:

- Acquisire lessico tecnico professionale,

- Gestire il processo di Big Data Management,

- Preparare database più o meno strutturati per l’analisi,

- Scegliere il modello o algoritmo statistico corretto a seconda degli scopi,

- Cogliere opportunità di business grazie all’utilizzo di Big Data provenienti da fonti diverse e in diversi settori.

Il Corso rilascia la Certificazione Professionale (fornita con Codice di Licenza) Riconosciuta a livello internazionale, essendo un corso Accreditato direttamente da Accreditation Training.

Dopo aver ricevuto la tua richiesta di informazioni, sarai contattato da un nostro consulente formativo che chiarirà i tuoi dubbi e ti seguirà nella procedura di iscrizione al corso.

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Opinioni

Successi del Centro

2021

Tutti i corsi devono essere aggiornati

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

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

3 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Data Mining
  • E-business
  • Algoritmi
  • Web master
  • Business
  • Web mining
  • Regressione lineare
  • Algoritmi di classificazione
  • Boxplot e Corrplot
  • Algoritmi di previsione
  • Big data management
  • Data cleaning
  • Data Analytics

Professori

Academy Anthea Customer Care

Academy Anthea Customer Care

SOCIETÀ DI E-LEARNING CERTIFICATA

Programma

Programma del corso:

METODI DI ANALISI
  • Presentazione Master Big Data Analysis
  • Definizione e origine dei Big Data
  • Materiale didattico del corso
  • Il ruolo del Data Scientist
  • L’approccio della Business Intelligence
  • Struttura di dati e basi dati
  • Prime applicazioni di Big Data
LA RIVOLUZIONE DEI BIG DATA
  • Dato vs informazione
  • Dimensioni e caratteristiche dei Big Data
  • Come trattare i Big Data e il processo di creazione
  • Big Data nell’industria 4.0 e Internet of Things
  • Definizione di Data Mining
  • Tecniche statistiche di Data Mining
  • Tipologie di approccio al Data Mining
L'INFORMAZIONE NEI DATI
  • Applicazioni di Data Mining nel marketing
  • Il Web Mining
  • Web Mining: case history
  • Concetto di variabile aleatoria e distribuzione di frequenza
DATA E WEB MINING
  • Teorema del limite centrale
  • Strumenti statistici descrittivi
  • La media mobile
  • Indici di variabilità - Parte 1
  • Indici di variabilità – Parte 2
  • Indici di forma – Parte 1
ANALISI QUANTITATIVA DEI DATI
  • Indici di forma – Parte 2
  • Outlier e carte di controllo – Parte 1
  • Outlier e carte di controllo – Parte 2
  • Outlier e carte di controllo - Parte 3
  • Interpolazione e perequazione – Parte 1
  • Interpolazione e perequazione – Parte 2
  • Interpolazione e perequazione – Parte 3
  • Impostazione dei metodi di previsione
DATA CLEANING
  • Fasi dei metodi di previsione
  • Il rumore
  • Correlazioni tra variabili - Parte 1
  • Correlazioni tra variabili – Parte 2
  • Correlazioni tra variabili - Parte 3
  • Il modello di regressione
DIPENDENZA TRA VARIABILI
  • La regressione lineare – metodo dei minimi quadrati
  • Esempi di regressione lineare
  • Trasformazioni di variabili e adeguatezza del modello
  • Ipotesi per il modello di regressione lineare
  • Regressione lineare multipla
  • Algoritmi di previsione – Parte 1
  • Algoritmi di previsione – Parte 2
  • Algoritmi di classificazione - Parte 1
  • Algoritmi di classificazione – Parte 2
  • Algoritmi di classificazione – Parte 3
  • Supervisione del modello
  • Criticità
NORMALIZZAZIONE DEI DATI
  • L’importanza della Normale nei Big Data
  • Variabili casuali continue
  • Variabile casuale Normale
  • Standardizzazione della variabile casuale Normale
  • Approssimazioni alla variabile casuale Normale
DATA VISUALIZATION NEI BIG DATA
  • Istogrammi e approssimazioni alla Normale
  • Diagrammi a dispersione
  • Boxplot e Corrplot
  • Altre rappresentazioni
  • Quale grafico scegliere
TEST FINALE
  • Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis

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