Grazie a questo Master semipresenziale, costruirai modelli predittivi utilizzando algoritmi di Machine Learning per prevedere tendenze, modelli e risultati futuri dai dati storici"

L'intelligenza artificiale (IA) è diventata uno strumento utile per i professionisti del Data Science Management, che consente loro di analizzare grandi volumi di dati, identificare modelli complessi e prendere decisioni automatizzate. Tuttavia, nonostante i progressi tecnologici, i professionisti devono affrontare una serie di sfide durante l'esercizio del loro lavoro. Ad esempio, con l'aumento della complessità dei modelli di IA e del volume di dati, gli esperti devono affrontare sfide in termini di scalabilità o prestazioni. Pertanto, devono trovare nuovi modi per sviluppare modelli in grado di gestire grandi quantità di dati e funzionare in modo efficiente in ambienti in tempo reale.

In questo contesto, TECH lancia un pionieristico e innovativo Master semipresenziale in Data Science Management. Progettato da esperti in questa materia, il percorso accademico approfondirà aspetti come l'Analisi dei Dati nelle organizzazioni aziendali o la Gestione e la Manipolazione delle Informazioni. Allo stesso modo, il corso fornirà agli studenti le chiavi per gestire con abilità strumenti come l'Apprendimento Automatico, il Data Mining o Internet of Things. Va notato che, dopo aver superato la fase teorica, il programma prevede un seminario educativo in un istituto di prestigio. In questo modo, i laureati saranno in grado di applicare tutto ciò che hanno imparato alla pratica, in un ambiente di lavoro reale dotato di strumenti tecnologici di prim'ordine. 

In questo modo, TECH offre un'eccellente opportunità, ai professionisti che cercano di progredire nelle loro carriere. Inoltre, offre agli specialisti la flessibilità di poter consultare il piano di studi online e, allo stesso tempo, fornisce loro un'esperienza pratica in una prestigiosa istituzione.  

Un programma che ti renderà un professionista di spicco grazie ai contenuti specifici del settore”

Questo Master semipresenziale in Data Science Management (DSO, Data Science Officer) possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di oltre 100 casi informatici presentati da professionisti esperti nell'analisi e nell'interpretazione dei dati e da professori universitari con una vasta esperienza nel settore digitale
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Sviluppare di capacità analitiche In loco per prendere decisioni di qualità
• Verifica delle migliori pratiche per la gestione dei dati in base al tipo di dati e ai loro utilizzi
• Analisi degli strumenti per la gestione dei dati attraverso i linguaggi di programmazione
• Selezione degli strumenti e dei metodi generali più appropriati per la modellazione di ogni Dataset in base alla pre-elaborazione effettuata
• Sviluppo e implementazione degli algoritmi utilizzati per la pre-elaborazione dei dati
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su argomenti controversi e lavori di riflessione individuali
• Disponibilità dei contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con connessione internet
• Possibilità di effettuare uno stage in una delle migliori agenzie pubblicitarie

Svilupperai competenze per pianificare, eseguire e gestire progetti di Data Science dall'inizio alla fine, garantendo l'efficacia dei risultati"

En esta propuesta de Máster, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de profesionales de la Informática y el Marketing que desarrollan sus funciones en agencias de publicidad y dirección estratégica y que requieren un alto nivel de cualificación en nuevas tecnologías. Los contenidos están basados en el análisis de datos, y orientados de manera didáctica para integrar el saber teórico en la práctica profesional.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del mismo. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Questo Master semipresenziale ti fornirà una comprensione approfondita su come applicare le tecniche di Data Science in diversi settori e contesti aziendali"

Espandi le tue capacità di elaborazione di grandi volumi di dati e scopri l'evoluzione dell'analisi dei Big Data rispetto ai metodi tradizionali di analisi dei dati"

Il presente Master semipresenziale in Data Science Management è progettato da un personale docente composto da autentici riferimenti in questo campo. In questo modo, riversano nei materiali didattici la loro vasta conoscenza in materie come Ingegneria Logistica, Sviluppo Software o Intelligenza Artificiale. In questo modo, il piano di studio analizzerà aspetti come i Big Data in ambienti aziendali, tenendo presente le loro applicazioni in aree come il Marketing o la Comunicazione, nonché i vantaggi derivanti dalla loro implementazione.

Svilupperai competenze avanzate per creare visualizzazioni dei dati chiare ed efficaci, comunicando i risultati con rigore"

Modulo 1. Analisi dei dati nell'organizzazione aziendale

1.1. Analisi di business

1.1.1. Analisi di business
1.1.2. Struttura del dato
1.1.3. Fasi e elementi

1.2. Analisi dei dati nell'impresa

1.2.1. Schede di valutazione e KPI dipartimentali
1.2.2. Rapporto operativo, tattico e strategico
1.2.3. Analisi dei dati applicata a ciascun dipartimento

1.2.3.1. Marketing e comunicazione
1.2.3.2. Commerciale
1.2.3.3. Servizio clienti
1.2.3.4. Acquisti
1.2.3.5. Amministrazione
1.2.3.6. Risorse Umane
1.2.3.7. Produzione
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing e comunicazione

1.3.1. KPI da misurare, applicazioni e benefici
1.3.2. Sistemi di Marketing e Data Warehouse
1.3.3. Implementazione di una struttura di analisi dei dati nel marketing
1.3.4. Piano di marketing e comunicazione
1.3.5. Strategia, previsione e gestione delle campagne

1.4. Commerciale e vendite

1.4.1. Contributi dell'analisi dei dati nell'area commerciale
1.4.2. Esigenze del dipartimento di vendite
1.4.3. Studi di mercato

1.5. Servizio clienti

1.5.1. Fidelizzazione
1.5.2. Qualità personale e intelligenza emotiva
1.5.3. Soddisfazione del cliente

1.6. Acquisti

1.6.1. Analisi dei dati per le ricerche di mercato
1.6.2. Analisi dei dati per le ricerche di concorrenza
1.6.3. Altre applicazioni

1.7. Amministrazione

1.7.1. Esigenze del dipartimento di amministrazione
1.7.2. Data Warehouse e analisi dei rischi finanziari
1.7.3. Data Warehouse e analisi dei rischi di credito

1.8. Risorse umane

1.8.1. Risorse umane e benefici dell’analisi dei dati
1.8.2. Strumenti di analisi dei dati nel dipartimento di Risorse Umane
1.8.3. Applicazioni di analisi dei dati nel dipartimento di Risorse Umane

1.9. Produzione

1.9.1. Analisi dei dati nel dipartimento di produzione
1.9.2. Applicazioni
1.9.3. Benefici

1.10. IT

1.10.1. Dipartimento di IT
1.10.2. Analisi dei dati e trasformazione digitale
1.10.3. Innovazione e produttività

Modulo 2. Gestione Manipolazione di dati e informazioni per la Science Data Science

2.1. Statistica: Variabili, indici e rapporti

2.1.1. La Statistica
2.1.2. Dimensioni statistiche
2.1.3. Variabili, indici e rapporti

2.2. Tipologia del dato

2.2.1. Qualitativi
2.2.2. Quantitativi
2.2.3. Caratterizzazione e categoria

2.3. Conoscenza dei dati delle misurazioni

2.3.1. Misure di centralizzazione
2.3.2. Misure di dispersione
2.3.3. Correlazione

2.4. Conoscenza dei dati dei grafici

2.4.1. Visualizzazione in funzione al tipo di dato
2.4.2. Interpretazione dell’informazione grafica
2.4.3. Personalizzazione della grafica con R

2.5. Probabilità

2.5.1. Probabilità
2.5.2. Funzione di probabilità
2.5.3. Distribuzione

2.6. Raccolta di dati

2.6.1. Metodologia di raccolta
2.6.2. Strumenti di raccolta
2.6.3. Canali di raccolta

2.7. Pulizia del dato

2.7.1. Fasi di pulizia dei dati
2.7.2. Qualità del dato
2.7.3. Elaborazione dei dati (con R)

2.8. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

2.8.1. Misure statistiche
2.8.2. Indici di relazione
2.8.3. Data Mining

2.9. Magazzino dati (Data Warehouse)

2.9.1. Elementi
2.9.2. Design

2.10. Disponibilità del dato

2.10.1. Accesso
2.10.2. Utilità
2.10.3. Sicurezza

Modulo 3. Dispositivi e piattaforme IoT come base per la Data Science

3.1. Internet of Things

3.1.1. Internet del futuro, Internet of Things
3.1.2. Il consorzio di internet industriale

3.2. Architettura di riferimento

3.2.1. Architettura di riferimento
3.2.2. Livelli
3.2.3. Componenti

3.3. Sensori e dispositivi IoT

3.3.1. Componenti principali
3.3.2. Sensori e azionatori

3.4. Comunicazioni e protocolli

3.4.1. Protocolli: Modello OSI
3.4.2. Tecnologie di comunicazione

3.5. Piattaforme Cloud per IoT e IIoT

3.5.1. Piattaforme con proposito generale
3.5.2. Piattaforme industriali
3.5.3. Piattaforme con codice aperto

3.6. Gestione dei dati in piattaforme IoT

3.6.1. Meccanismi di gestione di dati: Dati aperti
3.6.2. Scambio e visualizzazione dei dati

3.7. Sicurezza in IoT

3.7.1. Requisiti e aree di sicurezza
3.7.2. Strategie di sicurezza in IIoT

3.8. Applicazioni IoT

3.8.1. Cure intelligenti
3.8.2. Salute e condizione fisica
3.8.3. Casa intelligente
3.8.4. Altre applicazioni

3.9. Applicazioni di IIoT

3.9.1. Fabbricazione
3.9.2. Trasporto
3.9.3. Energia
3.9.4. Agricoltura e allevamento
3.9.5. Altri settori

3.10. Industria 4.0

3.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things)
3.10.2. Fabbricazione additiva 3D
3.10.3. Big Data Analytics

Modulo 4. Rappresentazione grafica per l'analisi dei dati

4.1. Analisi esplorativa

4.1.1. Rappresentazione per l'analisi delle informazioni
4.1.2. Il valore della rappresentazione grafica
4.1.3. Nuovi paradigmi della rappresentazione grafica

4.2. Ottimizzazione per la Data Science

4.2.1. Gamma di colori e design
4.2.2. La Gestalt nella rappresentazione grafica
4.2.3. Errori da evitare e consigli

4.3. Fonti di dati base

4.3.1. Per la rappresentazione della qualità
4.3.2. Per la rappresentazione della quantità
4.3.3. Per la rappresentazione del tempo

4.4. Fonti di dati complessi

4.4.1. Archivi, liste e database (DB)
4.4.2. Dati aperti
4.4.3. Dati di generazione continua

4.5. Tipi di grafici

4.5.1. Rappresentazioni di base
4.5.2. Rappresentazione di blocchi
4.5.3. Rappresentazione per l'analisi della dispersione
4.5.4. Rappresentazioni circolari
4.5.5. Rappresentazioni a bolla
4.5.6. Rappresentazioni geografiche

4.6. Tipi di visualizzazione

4.6.1. Comparativo e relazionale
4.6.2. Distribuzione
4.6.3. Gerarchia

4.7. Progettazione di report con rappresentazione grafica

4.7.1. Applicazione dei grafici nei rapporti di marketing
4.7.2. Applicazione dei grafici in dashboard e KPI
4.7.3. Applicazione dei grafici nei piani strategici
4.7.4. Altri usi: scienza, salute, business

4.8. Narrazione grafica

4.8.1. Narrazione grafica
4.8.2. Evoluzione
4.8.3. Utilità

4.9. Strumenti per la visualizzazione

4.9.1. Strumenti avanzati
4.9.2. Software online
4.9.3. Open Source

4.10. Nuove tecnologie per la visualizzazione dei dati

4.10.1. Sistemi per la virtualizzazione della realtà
4.10.2. Sistemi per l’aumento e il miglioramento della realtà
4.10.3. Sistemi intelligenti

Modulo 5. Strumenti di Data Science

5.1. Data Science

5.1.1. Data Science
5.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist

5.2. Dati, informazioni e conoscenza

5.2.1. Dati, informazioni e conoscenza
5.2.2. Tipi di dati
5.2.3. Fonti di dati

5.3. Dai dati all’informazione

5.3.1. Analisi dei dati
5.3.2. Tipi di analisi
5.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset

5.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

5.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi
5.4.2. Metodi di visualizzazione
5.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati

5.5. Qualità dei dati

5.5.1. Dati di qualità
5.5.2. Pulizia di dati
5.5.3. Pre-elaborazione base dei dati

5.6. Dataset

5.6.1. Arricchimento del Dataset
5.6.2. La maledizione della dimensionalità
5.6.3. Modifica del set di dati

5.7. Squilibrio

5.7.1. Squilibrio di classe
5.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio
5.7.3. Equilibrio di un Dataset

5.8. Modelli non supervisionati

5.8.1. Modelli non controllati
5.8.2. Metodi
5.8.3. Classificazione con modelli non controllati

5.9. Modelli supervisionati

5.9.1. Modelli controllati
5.9.2. Metodi
5.9.3. Classificazione con modelli controllati

5.10. Strumenti e buone pratiche

5.10.1. Buone pratiche per i data scientist
5.10.2. Il modello migliore
5.10.3. Strumenti utili

Modulo 6. Data Mining: selezione, pre-elaborazione e trasformazione

6.1. Inferenza statistica

6.1.1. Statistica Descrittiva vs. Inferenza statistica
6.1.2. Procedure parametriche
6.1.3. Procedure non parametriche

6.2. Analisi esplorativa

6.2.1. Analisi descrittiva
6.2.2. Visualizzazione
6.2.3. Preparazione dei dati

6.3. Preparazione dei dati

6.3.1. Integrazione e pulizia di dati
6.3.2. Standardizzazione dei dati
6.3.3. Trasformazione degli attributi

6.4. I valori mancanti

6.4.1. Trattamenti dei valori mancanti
6.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza
6.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico

6.5. Rumore nei dati

6.5.1. Classi di rumore e attributi
6.5.2. Filtraggio del rumore
6.5.3. Effetto del rumore

6.6. La maledizione della dimensionalità

6.6.1. Oversampling
6.6.2. Undersampling
6.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali

6.7. Da attributi continui a discreti

6.7.1. Dati Continui vs. Discreti
6.7.2. Processo di discretizzazione

6.8. I dati

6.8.1. Selezione dei dati
6.8.2. Prospettiva e criteri di selezione
6.8.3. Metodi di selezione

6.9. Selezione di istanze

6.9.1. Metodi per la selezione di istanze
6.9.2. Selezione di prototipi
6.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze

6.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

6.10.1. Big Data
6.10.2. Pre-elaborazione "Classica" vs Massiva
6.10.3. Smart Data

Modulo 7. Prevedibilità e analisi dei fenomeni stocastici

7.1. Serie temporale

7.1.1. Serie temporale
7.1.2. Utilità e applicabilità
7.1.3. Casi di studio correlati

7.2. Serie temporali

7.2.1. Andamento stagionale della serie temporale
7.2.2. Variazioni tipiche
7.2.3. Analisi dei residui

7.3. Tipologie

7.3.1. Stazionarie
7.3.2. Non stazionarie
7.3.3. Trasformazioni e adattamenti

7.4. Schemi per le serie temporali

7.4.1. Schema additivo (modello)
7.4.2. Schema moltiplicano (modello)
7.4.3. Procedure per determinare il tipo di modello

7.5. Metodi di base di Forecast

7.5.1. Media
7.5.2. Naive
7.5.3. Naive stagionale
7.5.4. Confronto di metodi

7.6. Analisi dei residui

7.6.1. Autocorrelazione
7.6.2. ACF dei residui
7.6.3. Test di correlazione

7.7. Regressione nel contesto delle serie temporali

7.7.1. ANOVA
7.7.2. Fondamenti
7.7.3. Applicazione pratica

7.8. Modelli predittivi di serie temporali

7.8.1. ARIMA
7.8.2. Livellamento esponenziale
7.9. Manipolazione e analisi delle Serie Temporali con R
7.9.1. Preparazione dei dati
7.9.2. Identificazione dei modelli
7.9.3. Analisi del modello
7.9.4. Previsione

7.10. Analisi grafica combinata con R

7.10.1. Situazioni tipiche
7.10.2. Applicazione pratica per la risoluzione di problemi semplici
7.10.3. Applicazione pratica per la risoluzione di problemi avanzati

Modulo 8. Progettazione e sviluppo di sistemi intelligenti

8.1. Pre-elaborazione dei dati

8.1.1. Pre-elaborazione dei dati
8.1.2. Trasformazione dei dati
8.1.3. Data Mining

8.2. Apprendimento Automatico

8.2.1. Apprendimento supervisionato e non
8.2.2. Apprendimento per rinforzo
8.2.3. Altri paradigmi di apprendimento

8.3. Algoritmi di classificazione

8.3.1. Apprendimento Automatico Indotto
8.3.2. SVM e KNN
8.3.3. Metriche e punteggi per la classificazione

8.4. Algoritmi di regressione

8.4.1. Regressione lineare, regressione logistica e modelli non lineari
8.4.2. Serie temporali
8.4.3. Metriche e punteggi per la regressione

8.5. Algoritmi di clustering

8.5.1. Tecniche di clustering gerarchico
8.5.2. Tecniche di clustering partizionale
8.5.3. Metriche e punteggi per il clustering

8.6. Tecniche di regole associative

8.6.1. Metodi per l’estrazione di regole
8.6.2. Metriche e punteggi per gli algoritmi di regole associative

8.7. Tecniche di classificazione avanzata: Multiclassificatori

8.7.1. Algoritmi di bagging
8.7.2. Clasificatore “Random Forests”
8.7.3. “Boosting” per alberi decisionali

8.8. Modelli grafici probabilistici

8.8.1. Modelli probabilistici
8.8.2. Reti bayesiane: Proprietà, rappresentazione e parametrizzazione
8.8.3. Altri modelli grafici probabilistici

8.9. Reti neuronali

8.9.1. Apprendimento automatico con reti neuronali artificiali
8.9.2. Reti Feed Forward

8.10. Deep Learning

8.10.1. Reti Feed Forward profonde
8.10.2. Reti neurali convoluzionali e modelli di sequenza
8.10.3. Strumenti per l'implementazione di reti neurali profonde

Modulo 9. Architetture e sistemi ad alta intensità di dati

9.1. Requisiti Non funzionali: I pilastri delle applicazioni di big data

9.1.1. Affidabilità
9.1.2. Adattamento
9.1.3. Mantenimento

9.2. Modelli di dati

9.2.1. Modello relazionale
9.2.2. Modello documentale
9.2.3. Modello di dati di rete

9.3. Database: Gestione di archiviazione e Recupero dei dati

9.3.1. Indici Hash    
9.3.2. Archiviazione strutturata in log
9.3.3. Alberi B

9.4. Formati di codifica dei dati

9.4.1. Formati specifici di linguaggio
9.4.2. Formati standard
9.4.3. Formati di codifica binari
9.4.4. Flusso di dati tra i processi

9.5. Risposta

9.5.1. Obiettivi di risposta
9.5.2. Modelli di risposta
9.5.3. Problemi di risposta

9.6. Transazioni distribuite

9.6.1. Transazione
9.6.2. Protocolli per le transazioni distribuite
9.6.3. Transazioni serializzabili

9.7. Suddivisione

9.7.1. Forme di suddivisione
9.7.2. Interazione dell'indice secondario e suddiviso
9.7.3. Bilanciamento delle suddivisioni

9.8. Elaborazione dei dati Offline

9.8.1. Elaborazione per lotti
9.8.2. File system distribuiti
9.8.3. MapReduce

9.9. Elaborazione dei dati in tempo reale

9.9.1. Tipi di Broker di messaggi
9.9.2. Rappresentazione dei database come flussi di dati
9.9.3. Processo dei flussi di dati

9.10. Applicazioni pratiche nell’azienda

9.10.1. Coerenza nelle letture
9.10.2. Approccio olistico ai dati
9.10.3. Scaling di un servizio distribuito

Modulo 10. Applicazione pratica della Data Science nei settori aziendali

10.1. Settore sanitario

10.1.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei dati nel settore sanitario
10.1.2. Opportunità e sfide

10.2. Rischi e tendenze nel settore sanitario

10.2.1. Uso nel settore sanitario
10.2.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

10.3. Servizi finanziari

10.3.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei dati nel settore dei servizi finanziari
10.3.2. Uso nei servizi finanziari
10.3.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

10.4. Retail

10.4.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei dati nel settore del retail
10.4.2. Uso nel settore del retail
10.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

10.5. Industria 4.0

10.5.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei dati all’Industria 4.0
10.5.2. Uso nell’Industria 4.0

10.6. Rischi e tendenze nell’Industria 4.0

10.6.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

10.7. Pubblica Amministrazione

10.7.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei Dati nella Pubblica Amministrazione
10.7.2. Uso nella Pubblica Amministrazione
10.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

10.8. Educazione

10.8.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei Dati nell’Istruzione
10.8.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

10.9. Silvicoltura e agricoltura

10.9.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei dati alla Silvicoltura e Agricoltura
10.9.2. Uso nella Silvicoltura e nell’Agricoltura
10.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

10.10. Risorse umane

10.10.1. Implicazioni dell'IA e dell'analisi dei dati nella gestione di risorse umane
10.10.2. Applicazioni Pratiche nel mondo degli affari
10.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA

Sarai in grado di pianificare, eseguire e gestire progetti innovativi di Data Science"