Massimizza il tuo potenziale professionale frequentando un programma che ti aiuterà a posizionarti come manager di Data Science" 

Il programma affronta il tema della Data Science da una prospettiva tecnica e aziendale, offrendo tutte le nozioni necessarie per estrarre la conoscenza nascosta nei dati. In questo modo, gli ingegneri informatici, o coloro che hanno una carriera affine, interessati a questo settore potranno analizzare in dettaglio gli algoritmi, le piattaforme e gli strumenti più aggiornati per l'esplorazione, la visualizzazione, la manipolazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati. Tutto questo, completato dallo sviluppo di competenze commerciali, è necessario per raggiungere un profilo di livello esecutivo in grado di prendere decisioni chiave in un'azienda. Le nuove conoscenze multidisciplinari che gli studenti acquisiranno al termine del programma li aiuteranno a posizionarsi come Data Science Officer (DSO) in aziende di ogni dimensione.

Allo stesso modo, l'approccio all'analisi dei dati da entrambe le prospettive rende questo programma una preparazione aggiornata e perfetta per coprire tutte le esigenze legate al trattamento delle informazioni per la loro successiva trasformazione in un asset fondamentale per qualsiasi organizzazione.

All'inizio del programma si parlerà dell'importanza di utilizzare un buon sistema di analisi in azienda, di cui ogni reparto può beneficiare. Inoltre, verranno sviluppate conoscenze specialistiche incentrate sulla tipologia e sul ciclo di vita delle risorse disponibili, per le quali lo studente verrà istruito su una conoscenza di base della statistica.

Con il progredire del programma, verranno esplorati modelli più versatili e adattabili all'analisi delle serie temporali, come i modelli associati alle serie economiche. Al termine, verrà presentata un'ampia gamma di casi d'uso e di implementazioni dell'intelligenza artificiale e del data science nel mondo odierno.

Grazie al master privato, gli ingegneri informatici potranno specializzarsi in Data Science, il che rappresenta l'occasione perfetta per dare una spinta alla loro carriera professionale verso una posizione manageriale o importante nel dipartimento in cui lavorano. Tutto questo sarà tangibile grazie a un programma 100% online, che si adatta alle esigenze quotidiane degli studenti, sarà necessario solo avere un dispositivo con una connessione internet per iniziare a lavorare per un profilo professionale completo con proiezione internazionale.  

Se sei alla ricerca di un programma che ti permetta di accrescere le tue competenze e di posizionarti come Data Science Officer allora benvenuto, in TECH hai trovato il tuo posto”  

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

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Ingegneria di Data Science
• I contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici in base ai quali sono stati concepiti forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• La sua speciale enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale.
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Preparati a prendere decisioni con valore scientifico e a implementare strategie che migliorino le funzioni dei dipartimenti aziendali”

Il programma comprende, nel suo personale docente, prestigiosi professionisti che portano la propria esperienza, così come specialisti riconosciuti e appartenenti a società scientifiche di primo piano. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La progettazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. A tal fine, disporrà di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di riconosciuta fama, dotati di grande esperienza in Data Science Management (DSO, Data Science Officer). 

Migliora la tua carriera determinando la creazione di dashboard e KPI in base al reparto in cui lavori"

Sviluppa conoscenze specialistiche relative alla gestione e alla manipolazione dei dati per i processi di Data Science. Questo ti renderà un DSO di successo"

Poiché ci troviamo nell'era dei dati, è importante comprendere tutte le implicazioni tecnologiche dell'emergere di questi nuovi sistemi. Per questo motivo, gli ingegneri informatici interessati a raggiungere posizioni dirigenziali devono avere tutte le competenze adeguate per ottimizzare l'elaborazione dei dati, non solo dal punto di vista tecnico ma anche commerciale. In quest'ottica, TECH ha ideato un programma incentrato sullo studio delle diverse tecniche, tecnologie e fasi necessarie per le analisi di dati e l'estrazione di conoscenza e valore, in una visione dirompente, completa e aggiornata.

Il tuo futuro inizia qui. Preparati come uno specialista di analisi di dati e posizionati come senior manager”

Obiettivi generali

• Analizzare i vantaggi dell'applicazione delle tecniche di analisi di dati in ogni dipartimento dell'azienda
• Sviluppare le basi per comprendere le esigenze e le applicazioni di ogni dipartimento
• Generare conoscenze specialistiche per selezionare lo strumento corretto
• Proporre tecniche e obiettivi per essere il più produttivi possibile in base al dipartimento

Obiettivi specifici

Modulo 1. Analitica dei dati nell'organizzazione aziendale

• Sviluppare capacità analitiche per prendere decisioni di qualità
• Esaminare campagne di marketing e comunicazione efficaci
• Determinare la creazione di dashboard e KPI in base al dipartimento
• Generare conoscenze specialistiche per sviluppare analisi predittive
• Proporre piani commerciali e di fidelizzazione basati su ricerche di mercato
• Sviluppare la capacità di ascoltare il cliente
• Applicare conoscenze statistiche, quantitative e tecniche in situazioni reali 

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

• Eseguire l'analisi di dati 
• Unificare dati diversi: ottenere la coerenza delle informazioni 
  Produrre informazioni pertinenti ed efficaci per il processo decisionale 
• Determinare le migliori pratiche per la gestione dei dati in base alla loro tipologia e ai loro usi
• Definire politiche di accesso e riutilizzo dei dati 
• Garantire la sicurezza e l’accesso: disponibilità, integrità e riservatezza delle informazioni 
• Esaminare gli strumenti per la gestione dei dati utilizzando i linguaggi di programmazione 

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

• Identificare cosa è IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things) 
• Esaminare il consorzio di internet industriale 
• Analizzare l'architettura di riferimento di IoT
• Affrontare i sensori e i dispositivi IoT e la loro classificazione
• Identificare i protocolli e le tecnologie di comunicazione utilizzati in IoT 
• Esaminare le diverse piattaforme Cloud in IoT: scopo generale, industriale, open source
• Sviluppare meccanismi di scambio di dati
• Stabilire i requisiti e le strategie di sicurezza
• Presentare le diverse aree di applicazione di IoT e IIoT

Modulo 4. Rappresentazione grafica per l'analisi dei dati 

• Generare competenze nella rappresentazione e nell'analisi dei dati 
• Esaminare i diversi tipi di dati raggruppati 
• Stabilire le rappresentazioni grafiche più comunemente utilizzate in diversi campi 
• Determinare i principi di progettazione nella visualizzazione dei dati 
• Presentare la narrazione grafica come strumento 
• Analizzare i diversi strumenti software per l'analisi dei dati grafici ed esplorativi 

Modulo 5. Strumenti di Data Science

• Sviluppare le capacità di convertire i dati in informazioni da cui estrarre conoscenza 
• Determinare le caratteristiche principali di un Dataset, la sua struttura, i suoi componenti e le implicazioni della sua distribuzione nella modellistica 
• Informare il processo decisionale conducendo un'accurata analisi preventiva dei dati 
• Sviluppare le competenze per risolvere casi pratici utilizzando le tecniche della scienza dei dati 
• Stabilire gli strumenti e i metodi generali più appropriati per la modellazione di ciascun Dataset a seconda della pre-elaborazione effettuata 
• Valutare i risultati in modo analitico, comprendendo l'impatto della strategia scelta su diverse metriche 
• Dimostrare una capacità critica dei risultati ottenuti dopo l'applicazione di metodi di pre-elaborazione o modellazione 

Modulo 6. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

• Generare conoscenze specialistiche sui prerequisiti statistici per qualsiasi analisi e valutazione dei dati 
• Sviluppare le competenze necessarie per l'identificazione, la preparazione e la trasformazione dei dati 
• Valutare le diverse metodologie presentate e identificare vantaggi e svantaggi 
• Esaminare i problemi in ambienti di dati ad alta dimensionalità 
• Sviluppare l'implementazione degli algoritmi utilizzati per la pre-elaborazione dei dati
• Dimostrare la capacità di interpretare le visualizzazioni dei dati per l'analisi descrittiva 
• Sviluppare una conoscenza avanzata delle diverse tecniche di preparazione dei dati esistenti per la pulizia, la normalizzazione e la trasformazione dei dati 

Modulo 7. Prevedibilità e analisi dei fenomeni stocastici

• Analizzare le serie temporali 
• Sviluppare la formulazione e le proprietà di base dei modelli di serie temporali univariate 
• Esaminare la metodologia di modellazione e previsione delle serie temporali reali 
• Determinare i modelli univariati includendo gli atipici 
• Applicare modelli di regressione dinamica e applicare la metodologia di costruzione di tali modelli a partire da serie osservate 
• Affrontare l'analisi spettrale delle serie temporali univariate, nonché gli aspetti fondamentali relativi all'inferenza basata sui periodogrammi e alla loro interpretazione 
• Stimare la probabilità e la tendenza di una serie temporale per un determinato orizzonte temporale 

Modulo 8. Progettazione e sviluppo di sistemi intelligenti 

• Analizzare il passaggio dall'informazione alla conoscenza 
• Sviluppare i diversi tipi di tecniche di apprendimento automatico 
• Esaminare metriche e punteggi per quantificare la qualità dei modelli 
• Implementare i diversi algoritmi di apprendimento automatico 
• Identificare i modelli di ragionamento probabilistico 
• Gettare le basi per l'apprendimento profondo 
• Dimostrare le competenze acquisite per comprendere i diversi algoritmi di apprendimento automatico 

Modulo 9. Architetture e sistemi ad alta intensità di dati 

• Determinare i requisiti per i sistemi di utilizzo dei dati di massa 
• Esaminare diversi modelli di dati e analizzare i database 
• Analizzare le funzionalità chiave dei sistemi distribuiti e la loro importanza in diversi tipi di sistemi 
• Valutare quali applicazioni di largo uso utilizzano i fondamenti dei sistemi distribuiti per progettare i loro sistemi 
• Analizzare il modo in cui i database memorizzano e recuperano le informazioni 
• Specificare i diversi modelli di replica e i problemi associati 
• Sviluppare forme di partizionamento e transazioni distribuite 
• Determinare i sistemi batch e i sistemi (quasi) in tempo reale 

Modulo 10. Applicazione pratica della Data Science nei settori aziendali 

• Analizzare lo stato dell'arte dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'analisi di dati 
• Sviluppare una conoscenza specializzata sulle tecnologie più utilizzate 
• Generare una migliore comprensione della tecnologia attraverso i casi d'uso 
• Analizzare le strategie scelte per selezionare le migliori tecnologie da implementare 
• Determinare le aree di applicazione 
• Esaminare i rischi reali e potenziali della tecnologia applicata 
• Proporre i benefici derivanti dall'utilizzo 
• Identificare le tendenze future in settori specifici 

Raggiungi i tuoi obiettivi e l'eccellenza completando un programma che ti permetterà di generare conoscenze specialistiche nella rappresentazione e nell'analisi dei dati”