corso di data anaytics

Modulo 1: Data Analytics Il corso introduce le tecniche fondamentali per analizzare grandi quantità di dati. Si forniscono strumenti per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Modulo 2: Fondamenti di statistica Si approfondiscono concetti base di statistica descrittiva e inferenziale. Queste conoscenze sono essenziali per interpretare correttamente i dati. Modulo 3: Raccolta e pulizia dei dati Imparare a raccogliere dati accurati è il primo passo di ogni analisi. Il modulo affronta anche le tecniche per identificare e correggere dati errati o mancanti. Modulo 4: Strumenti di data analytics Si presentano software e piattaforme utilizzate per l’analisi dei dati. L’operatore si familiarizza con ambienti come Excel, Python e R. Modulo 5: Visualizzazione dei dati La rappresentazione grafica è fondamentale per comunicare i risultati. Si insegnano tecniche per creare grafici chiari e efficaci. Modulo 6: Introduzione al linguaggio SQL Si imparano le basi per interrogare database relazionali. Questo strumento permette di estrarre dati rilevanti per l’analisi. Modulo 7: Analisi esplorativa dei dati Si analizzano pattern e tendenze nei dataset. Questa fase aiuta a formulare ipotesi e domande di ricerca. Modulo 8: Modelli di regressione Vengono introdotti i modelli di regressione lineare e multipla. Questi strumenti aiutano a comprendere relazioni tra variabili. Modulo 9: Analisi predittiva Si spiegano tecniche per prevedere risultati basandosi sui dati storici. L’operatore impara a utilizzare modelli statistici e machine learning base. Modulo 10: Pulizia avanzata dei dati Si approfondiscono metodi per trattare dati inconsistenti e outlier. Questa fase è cruciale per garantire la qualità dell’analisi. Modulo 11: Data wrangling Si insegna come trasformare e riorganizzare i dati per l’analisi. L’operatore apprende tecniche per manipolare grandi dataset in modo efficiente. Modulo 12: Introduzione a Python per data analytics Si introducono le basi del linguaggio Python. Si esplorano librerie specifiche come Pandas e NumPy. Modulo 13: Analisi dei dati con Python Si applicano le tecniche di data analytics usando Python. L’operatore sviluppa competenze pratiche di scripting e automazione. Modulo 14: Big Data e data analytics Si affrontano le sfide legate all’analisi di grandi volumi di dati. Vengono presentate soluzioni tecnologiche per gestire Big Data. Modulo 15: Introduzione a Power BI Si insegna a utilizzare Power BI per creare dashboard interattive. L’operatore impara a visualizzare e condividere dati in modo efficace. Modulo 16: Power BI - analisi avanzata Si approfondiscono funzionalità di modellazione dati e creazione di report personalizzati. Si esplorano tecniche per automatizzare aggiornamenti e calcoli complessi. Modulo 17: Machine learning base Si introducono i concetti fondamentali del machine learning. L’operatore conosce algoritmi semplici come clustering e classificazione. Modulo 18: Analisi di serie temporali Si studiano dati raccolti nel tempo e le relative tecniche di analisi. Questa competenza è importante per trend forecasting e pianificazione. Modulo 19: Data storytelling Raccontare i dati in modo efficace è fondamentale per decisioni strategiche. Il modulo insegna come strutturare narrazioni basate su dati concreti. Modulo 20: Etica e privacy nei dati Si affrontano temi di responsabilità e protezione dei dati personali. L’operatore impara a rispettare normative come il GDPR. Modulo 21: Dashboard e reportistica Si insegnano tecniche per creare report chiari e sintetici. Questi strumenti facilitano la comunicazione con i decisori aziendali. Modulo 22: Analisi dei dati qualitativi Si esplorano metodi per analizzare dati non numerici. L’operatore impara a integrare dati quantitativi e qualitativi. Modulo 23: Introduzione a R per data analytics Si presentano le basi del linguaggio R. L’operatore scopre funzionalità utili per la statistica e la visualizzazione. Modulo 24: Integrazione dati da fonti diverse Si affrontano tecniche per unire dati provenienti da fonti multiple. Questa pratica migliora la completezza delle analisi. Modulo 25: Automazione dei processi di analisi Si insegnano metodi per automatizzare attività ripetitive. L’operatore aumenta l’efficienza lavorativa e riduce errori. Modulo 26: Gestione progetti di data analytics Si illustrano fasi e metodologie di gestione di progetti analitici. L’operatore acquisisce capacità organizzative e di pianificazione. Modulo 27: Cloud computing per data analytics Si introducono servizi cloud per archiviazione e calcolo dati. L’operatore apprende a utilizzare piattaforme come AWS e Azure. Modulo 28: Case study e applicazioni pratiche Si analizzano casi reali di applicazione della data analytics. L’obiettivo è consolidare le competenze con esempi concreti. Modulo 29: Strumenti collaborativi per data analytics Si presentano software per il lavoro di gruppo su dati e progetti. L’operatore impara a condividere e gestire collaborazioni digitali. Modulo 30: Prospettive professionali in data analytics La figura dell’analista dati è sempre più richiesta nel mercato. Il corso prepara a ruoli in diversi settori, dall’industria ai servizi.