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Inizio del corso
Durata
  • Ore 146
  • Giorni 707
  • Settimane 353
  • 3 mesi 226
  • 6 mesi 95
  • 9 mesi 55
  • Anno/i 197
La durata viene adattata alle necessità di ogni alunno.
Caratteristiche
  • Intensivo 368
  • Laboratorio 0
  • Seminario 0
  • Stage / Tirocinio 147
  • FSE 47
  • Fondo interprofessionale 18
  • Voucher 33
  • Titolo ufficiale 42
Dove studiare
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Metodologia
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L’Addetto alla stampa di qualità

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...? Le capacità richieste a tale ruolo II MODULO: Competenze specifiche di informatica Conoscenza di base di elettronica III MODULO: Attività informatica Tecniche... Impara:: Capacità richieste a tale ruolo, Linguaggi di Programmazione, Competenze specifiche di informatica...

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L’Acidificatore di pozzo petrolifero o gas

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... o gas? Le capacità richieste a tale ruolo II MODULO: La conoscenza approfondita del processo di acidificazione La conoscenza di base della chimica... Impara:: Piattaforme informatiche, Tecniche di lavoro, Linguaggi di Programmazione...

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L’Acquafortista riproduttore

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...? Le capacità richieste a tale ruolo II MODULO: La conoscenza approfondita del processo di acquaforte La conoscenza di base della chimica La conoscenza specifica... Impara:: Tecniche di piattaforme informatiche, Linguaggi di Programmazione, Tecniche di lavoro...

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Tecniche di gestione e analisi di grandi dataset distribuiti.

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... decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I... Impara:: Analisi dati...

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Corso di Scripting e Automazione (PowerShell, Bash, Python)

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.... Esecuzione di operazioni su server remoti e API web utilizzando Python. Modulo 13: Programmazione Orientata agli Oggetti (OOP) in Python per l’Automazione... Impara:: Web master...

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Creazione di dashboard interattivi per esplorare i dati.

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... decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I... Impara:: Intelligenza artificiale...

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Preparazione al TOLC-S (studio dell’area di Scienze come Informatica) intermedio

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...: .la Programmazione Dinamica Concetti di base della programmazione dinamica: memorizzazione dei risultati parziali per evitare il calcolo ridondante Algoritmi comuni...

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Strumenti di big data (Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka).

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... decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I...

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Creazione di report e dashboard interattivi con Plotly e Dash.

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... decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I... Impara:: Intelligenza artificiale...

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Sviluppo di modelli di sentiment analysis per il miglioramento dell'interazione utente.

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Sviluppo di App.

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...MATERIE TRATTATE: Il corso sarà così suddiviso: Modulo I Concetti di base dei programmi Modulo II Sviluppo di interfacce ed ereditarietà Modulo III... Impara:: Web master, Applicazione nel web...

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Gestione dei file e manipolazione di dati in formato CSV, JSON, Excel.

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... decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I... Impara:: Analisi dati...

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Preparazione al TOLC-S (studio dell’area di Scienze come Informatica) avanzato

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... tree e applicazioni pratiche Analisi della complessità di spazio e tempo degli algoritmi avanzati Modulo 4: Programmazione Dinamica Avanzata...

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Uso di strumenti di BI come Tableau e Power BI.

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Applicazioni AutoML su vari tipi di dati: immagini, testo, e dati tabulari.

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Assistente virtuale

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... attraverso esercitazioni pratiche ed un continuo confronto diretto. Nello specifico i moduli saranno i seguenti: I Modulo -Informatica base II Modulo -word... Impara:: Elaborazione testo, Assistente virtuale, Sicurezza dati...

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Strumenti di Data Science e machine learning nel cloud (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML).

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Utilizzo di piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure).

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Tecniche per rappresentare dati complessi (grafici a dispersione, heatmaps, diagrammi a barre, ecc.).

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Fondamenti di reti neurali e architetture avanzate (RNN, CNN, GAN).

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Uso di strumenti per l'analisi dei big data come Apache Hive e Apache Kafka.

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Introduzione ai servizi di cloud computing per la Data Science (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud).

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Utilizzo di strumenti di cloud per l'elaborazione dei dati (Amazon S3, Google BigQuery, Microsoft Azure SQL).

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