Strumenti per la gestione della qualità e sicurezza dei dati.

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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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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

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.

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