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La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda
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Successi del Centro
2023
2022
2020
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La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
Modelli di qualità
Qualità dei dati
ISO
Audit
Sistemi di qualità
Programma
Modulo 1: Introduzione alla Gestione della Qualità e Sicurezza dei Dati
Definizioni e concetti chiave: qualità dei dati, sicurezza dei dati, gestione dei dati.
L'importanza di una buona gestione dei dati in contesti aziendali, sanitari e governativi.
Panoramica delle principali normative in materia di sicurezza e qualità dei dati (GDPR, HIPAA, ISO 27001).
Modulo 2: Fondamenti di Qualità dei Dati
Caratteristiche della qualità dei dati: accuratezza, completezza, coerenza, tempestività, affidabilità.
Le cause comuni di problemi di qualità dei dati: errori umani, processi inefficienti, mancanza di validazione.
Strumenti di valutazione e monitoraggio della qualità dei dati.
Modulo 3: Strumenti per la Pulizia dei Dati
Tecniche di pulizia dei dati: rimozione dei duplicati, correzione di errori, gestione dei dati mancanti.
Strumenti software per la pulizia dei dati: OpenRefine, Trifacta, Talend.
Best practices per garantire dati puliti e pronti per l’analisi.
Modulo 4: Gestione dei Dati e Metadati
Introduzione alla gestione dei metadati: definizione, importanza e utilizzo.
Strumenti per la gestione dei metadati: Apache Atlas, Alation, Informatica.
Come integrare la gestione dei metadati con i flussi di lavoro aziendali.
Modulo 5: Sistemi di Qualità dei Dati: Modelli e Framework
Panoramica sui modelli di qualità dei dati: DMBOK, DAMA, ISO 8000.
Framework per la gestione della qualità dei dati: approcci e linee guida.
Implementazione di un sistema di gestione della qualità dei dati in un’organizzazione.
Modulo 6: Introduzione alla Sicurezza dei Dati
Concetti di base della sicurezza dei dati: riservatezza, integrità, disponibilità.
Le minacce principali alla sicurezza dei dati: hacking, malware, errori umani, accesso non autorizzato.
Introduzione agli strumenti e alle tecniche di protezione dei dati (crittografia, firewall, gestione delle identità).
Modulo 7: Crittografia e Protezione dei Dati
Tecniche di crittografia dei dati: simmetrica e asimmetrica, SSL/TLS.
Strumenti di crittografia: OpenSSL, BitLocker, PGP.
L’importanza della crittografia per la sicurezza dei dati sensibili.
Modulo 8: Gestione degli Accessi e Autenticazione
Strumenti e tecniche per la gestione degli accessi e il controllo delle autorizzazioni (RBAC, ABAC).
Sistemi di autenticazione: password, autenticazione a più fattori (MFA), biometria.
Implementazione della gestione delle identità e degli accessi (IAM) in azienda.
Modulo 9: Protezione dei Dati nei Sistemi Cloud
Rischi legati alla gestione dei dati nel cloud (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure).
Tecniche di protezione dei dati nel cloud: crittografia, backup, gestione dei permessi.
Strumenti di monitoraggio e gestione della sicurezza nel cloud: CloudTrail, Azure Security Center.
Modulo 10: Monitoraggio e Audit della Sicurezza dei Dati
Tecniche di monitoraggio della sicurezza dei dati in tempo reale: sistemi SIEM (Security Information and Event Management).
Strumenti per l'audit dei dati: Splunk, Elastic Stack, IBM QRadar.
Best practices per condurre audit della sicurezza dei dati.
Modulo 11: Conformità alle Normative sulla Protezione dei Dati
Panoramica delle principali normative sulla protezione dei dati (GDPR, HIPAA, PCI DSS).
Strumenti per garantire la conformità normativa: Data Loss Prevention (DLP), strumenti di auditing.
Come implementare politiche e procedure aziendali per garantire la conformità alle normative.
Modulo 12: Gestione dei Rischi e Continuità Operativa
Introduzione alla gestione dei rischi: identificazione, valutazione, mitigazione.
Strumenti di gestione del rischio per la protezione dei dati.
Pianificazione della continuità operativa e disaster recovery: backup, piani di emergenza.
Modulo 13: Automazione e Strumenti di Data Governance
Introduzione alla data governance: politiche, processi e responsabilità.
Strumenti per l’automazione della governance dei dati: Informatica, Collibra, Data360.
Automazione dei controlli di qualità dei dati e della sicurezza.
Modulo 14: Data Privacy e Gestione dei Dati Sensibili
Concetti di base sulla privacy dei dati e gestione dei dati sensibili.
Strumenti per l’anonimizzazione e la pseudonimizzazione dei dati.
Privacy by design: come integrare la privacy nella gestione dei dati sin dall'inizio.
Modulo 15: Best Practices per la Qualità e Sicurezza dei Dati
Best practices per gestire la qualità dei dati in modo efficiente e sicuro.
Creazione di un piano integrato di gestione della qualità e sicurezza dei dati.
Strategie di formazione e sensibilizzazione dei dipendenti sui temi della qualità e sicurezza dei dati.