Scienziato dei dati

Modulo 1: Introduzione alla Data Science - Definizione di Data Science e ruolo dello scienziato dei dati - Importanza e applicazioni in vari settori Modulo 2: Fondamenti di Statistica per la Data Science - Concetti base di statistica descrittiva e inferenziale - Probabilità e distribuzioni statistiche Modulo 3: Programmazione per la Data Science - Introduzione a linguaggi di programmazione (Python, R) - Strutture dati e manipolazione di dataset Modulo 4: Raccolta e gestione dei dati - Fonti di dati e tecniche di raccolta - Data wrangling: pulizia e trasformazione dei dati Modulo 5: Visualizzazione dei dati - Tecniche di visualizzazione e strumenti (Matplotlib, Seaborn, Tableau) - Creazione di grafici efficaci per l'analisi dei dati Modulo 6: Analisi esplorativa dei dati - Tecniche per scoprire pattern e relazioni nei dati - Identificazione di tendenze, outlier e correlazioni Modulo 7: Machine Learning - Introduzione - Panoramica del machine learning e sue categorie - Applicazioni e importanza per la Data Science Modulo 8: Algoritmi di apprendimento supervisionato - Regressione lineare, regressione logistica - Alberi decisionali e support vector machine Modulo 9: Algoritmi di apprendimento non supervisionato - K-means, clustering gerarchico - Algoritmi di riduzione delle dimensioni (PCA) Modulo 10: Modelli di deep learning - Introduzione alle reti neurali artificiali - Panoramica su TensorFlow e Keras Modulo 11: Valutazione delle prestazioni dei modelli - Metriche di valutazione per modelli predittivi - Tecniche di validazione incrociata e overfitting Modulo 12: Ingegneria delle caratteristiche - Tecniche di feature engineering e selezione delle variabili - Trasformazione dei dati per migliorare le prestazioni dei modelli Modulo 13: Big Data e tecnologie associate - Introduzione a Big Data e strumenti come Hadoop e Spark - Gestione di dati su larga scala Modulo 14: Data Science e cloud computing - Utilizzo del cloud per la Data Science (AWS, Google Cloud) - Architettura di elaborazione distribuita Modulo 15: Data Ethics e Privacy - Considerazioni etiche nella gestione dei dati - Normative sulla privacy (GDPR, CCPA) Modulo 16: Progettazione di esperimenti e A/B testing - Concetti di progettazione sperimentale - Metodologie di A/B testing per decisioni basate sui dati Modulo 17: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) - Tecniche di NLP e applicazioni (sentiment analysis, text mining) - Modelli avanzati come BERT e GPT Modulo 18: Analisi dei dati temporali - Serie temporali: concetti e applicazioni - Modelli ARIMA e RNN per previsioni Modulo 19: Strumenti di Data Science per il business - Utilizzo della Data Science per decisioni aziendali - Applicazioni in settori come marketing, finanza e produzione Modulo 20: Progetto pratico di Data Science - Sviluppo di un progetto completo: dalla raccolta dati alla presentazione dei risultati - Presentazione e discussione del progetto