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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
Comunicazione aziendale
E-learning
Management
Servizi
E-business
Programma
Modulo 1: la visualizzazione dei risultati e reporting aziendale
Cos'è il reporting aziendale? Panoramica e importanza
Obiettivi della visualizzazione dei risultati: chiarezza, decisioni informate, comunicazione efficace
Il ruolo del reporting nelle diverse funzioni aziendali
Modulo 2: Principi di base della visualizzazione dei dati
Cos'è la visualizzazione dei dati? Tipi di dati e relazioni
Come scegliere la visualizzazione giusta in base al tipo di dati
Principi di design: chiarezza, semplicità, uso coerente dei colori e delle forme
Modulo 3: Tipi di visualizzazioni comuni
Grafici: barre, linee, a dispersione, a torta
Mappe termiche e heatmaps
Diagrammi di flusso e alberi decisionali
Visualizzazione di dati temporali e geospaziali
Modulo 4: Strumenti di visualizzazione dei dati
Panoramica degli strumenti di visualizzazione dei dati: Excel, Power BI, Tableau, Google Data Studio
Vantaggi e svantaggi di ciascuno strumento
Introduzione a strumenti open source come D3.js e Plotly
Modulo 5: Creazione di dashboard interattive
Cos'è una dashboard e perché è utile per il reporting aziendale
Strutturazione di una dashboard: componenti chiave e layout
Creazione di dashboard interattive per analisi in tempo reale
Modulo 6: Raccolta e preparazione dei dati per il reporting
Fonti di dati aziendali: CRM, ERP, fogli di calcolo, database
Pulizia e preparazione dei dati per una visualizzazione accurata
Importanza della qualità dei dati per la validità dei risultati
Modulo 7: Analisi e sintesi dei risultati
Come analizzare i dati per estrapolare insight significativi
Sintesi dei risultati per un pubblico aziendale: evidenziare le tendenze chiave
Creazione di riepiloghi esecutivi e punti salienti
Modulo 8: Tecniche avanzate di visualizzazione per la business intelligence
Visualizzazione di dati complessi: grafici combinati, mappe geografiche
Rappresentazione delle relazioni tra i dati con diagrammi di rete
Analisi predittiva e tendenze: come mostrare previsioni future
Modulo 9: Reporting per diverse funzioni aziendali
Differenze tra reporting per il management, il marketing, le vendite, la finanza
Personalizzazione del report in base alle necessità del destinatario
Come adattare il linguaggio e i formati in base alla funzione aziendale
Modulo 10: Comunicazione visiva dei risultati: tecniche e best practices
Creare storie con i dati: storytelling visivo per coinvolgere il pubblico
Uso di narrazione per spiegare il contesto e le implicazioni
Come utilizzare i dati per supportare decisioni aziendali strategiche
Modulo 11: Reporting finanziario e analisi dei dati economici
Creazione di report finanziari: bilanci, profitto e perdita, flusso di cassa
Visualizzazione di indicatori finanziari chiave: ROI, margine di profitto, tassi di crescita
Tecniche di analisi dei dati finanziari con strumenti visivi
Modulo 12: Reporting delle performance aziendali
Monitoraggio delle performance: KPI, metriche di successo, obiettivi strategici
Creazione di report sulle performance aziendali in tempo reale
Analisi delle performance e visualizzazione dei risultati in modo comprensibile
Modulo 13: Presentazione e condivisione dei report aziendali
Tecniche di presentazione efficace: come comunicare i risultati in modo chiaro e conciso
Strumenti per la condivisione dei report (email, presentazioni, software di collaborazione)
Creazione di report in formati diversi: PDF, presentazioni, report dinamici interattivi
Modulo 14: Best practices per il reporting delle analisi di mercato e dei clienti
Visualizzazione dei dati di mercato: tendenze, segmentazione, analisi competitiva
Reporting sui comportamenti dei clienti: preferenze, feedback, e analisi dei dati di vendita
Creazione di report di marketing per supportare decisioni strategiche
Modulo 15: Conclusioni e riflessioni sul reporting aziendale
Riepilogo delle tecniche di visualizzazione e reporting trattate
L'importanza di una comunicazione chiara e orientata agli obiettivi aziendali
Come migliorare continuamente i processi di reporting e visualizzazione dei dati