Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis
Master
Online
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Descrizione
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Tipologia
Master
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Metodologia
Online
-
Durata
Flessible
-
Campus online
Sì
-
Invio di materiale didattico
Sì
-
Servizio di consultazione
Sì
-
Tutoraggio personalizzato
Sì
-
Lezioni virtuali
Sì
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.
Opinioni
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
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
SOCIETÀ DI E-LEARNING CERTIFICATA
Programma
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
- 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
- Applicazioni di Data Mining nel marketing
- Il Web Mining
- Web Mining: case history
- Concetto di variabile aleatoria e distribuzione di frequenza
- 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
- 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
- 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
- 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
- L’importanza della Normale nei Big Data
- Variabili casuali continue
- Variabile casuale Normale
- Standardizzazione della variabile casuale Normale
- Approssimazioni alla variabile casuale Normale
- Istogrammi e approssimazioni alla Normale
- Diagrammi a dispersione
- Boxplot e Corrplot
- Altre rappresentazioni
- Quale grafico scegliere
- Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis
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Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis