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MODULI DI MASTER PART TIME - DATA SCIENTIST

Corso

A Milano ()

501-1000 €

Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Livello

    Livello avanzato

  • Durata

    2 Giorni

Descrizione

Il Data Scientist analizza dati per fornire al management le informazioni utili ad assumere decisioni e disegnare strategie. Il risultato delle sue analisi copre trasversalmente tutti i reparti di un'azienda, trasformando i dati in informazioni comprensibili affinché si possano delineare chiaramente le strategie da assumere.

Da tener presente

Il Modulo ha l'obiettivo di trasferire le competenze alla base della professione di Data Scientist, figura che Analizzare i big data presenti nei database della propria azienda e saperli trasformare in informazioni utili, spesso decisive, per le presa costante di decisioni mirate, attraverso quella che viene definita la "scienza collaborativa e creativa dei dati".

Il corso Data Scientist è rivolto a: neolaureati, consulenti, manager e imprenditori e che vogliono avvicinarsi alla professione e capirne le dinamiche

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Successi del Centro

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Materie

  • Raccolta di dati
  • Ricerca
  • Data science
  • Tipologie di dati
  • Approcci in azienda
  • Comunicazione digitale
  • Vendite
  • Tecniche di analisi
  • Strumenti analisi
  • Google Analytics
  • Profili socio-demo-psicografici
  • Database

Professori

Team Docente  Business School Sole 24 Ore

Team Docente Business School Sole 24 Ore

Direttore

Programma

PROGRAMMA
  • Dall'analisi dei comportamenti degli utenti e clienti alla raccolta di dati per la ricerca di insight: l'importanza dell'analisi delle informazioni
  • La Data Science applicata al digitale: cosa fa un Data Scientist e come lavora con gli altri
  • Le diverse tipologie di dati (strutturati vs destrutturati) e i diversi approcci in azienda: comunicazione, digitale, social, vendite
  • Esempi di analisi e reportistica per le diverse aree di analisi
  • Le tecniche di analisi di base e gli strumenti
  • La comprensione dei profili socio-demo-psicografici attraverso Google Analytics, Facebook e Twitter
  • Le competenze necessarie e dove maturarle

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