Preparati sotto la guida dei migliori insegnanti, con il sistema didattico più innovativo e con la sicurezza e la solvibilità della più grande università online del momento"

Nel corso degli anni, i Big Data sono diventati un elemento inscindibile della nostra vita. La maggior parte della popolazione utilizza dispositivi elettronici o tecnologie che raccolgono costantemente dati. Queste informazioni sono di grande valore per le aziende, che possono utilizzarle per migliorare, ad esempio, il processo di creazione di nuovi prodotti o per affrontare potenziali carenze aziendali.

Attualmente, la raccolta e l'archiviazione dei trilioni di dati prodotti ogni giorno è migliorata notevolmente. Tuttavia, la capacità umana di analizzare queste informazioni presenta notevoli carenze e, pertanto, è necessario disporre di strumenti o metodi automatici che facilitino questo compito.

L'uso di tecniche di Visual Analytics consente di migliorare il processo decisionale, combinando le conoscenze umane con l'enorme capacità di elaborazione e archiviazione dei dati dei computer per trovare soluzioni a problemi complessi.

In risposta alla crescente necessità di professionisti specializzati in Visual Analytics e Big Data, questo prestigioso programma è stato creato per fornire ai partecipanti una visione strategica dell'applicazione delle nuove tecnologie di analisi dei dati al mondo delle imprese, per lo sviluppo di servizi innovativi basati sulle informazioni analizzate.  

Durante questi mesi di preparazione, lo studente otterrà una panoramica completa degli ultimi sviluppi nel campo della data analytics che lo condurrà attraverso il percorso educativo più intenso, per prepararlo al profilo di leader del momento, approfondendo aree di studio in forte espansione come:

• Tecniche di analisi dati  
• Raccolta e conservazione dell’informazione  
• Tecniche di intelligenza artificiale  
• Ingegneria per l'elaborazione massicciamente parallela dei dati  
• Tecniche e strumenti di visualizzazione

Un'opportunità unica di specializzarsi in un settore in piena espansione e spiccare come professionista di successo. 

Applica le più recenti tecniche di Visual Analytics al lavoro sui dati, sfruttando l'enorme capacità che deriva dalla combinazione della conoscenza umana e della potenza di memorizzazione dei computer"

Questo master privato in Visual Analytics and Big Data possiede il programma educativo più completo e aggiornato sul mercato. Le caratteristiche principali del corso sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti 
• 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

Disporrai di materiali e risorse didattiche innovative che faciliteranno il processo di apprendimento e la conservazione dei contenuti appresi per un periodo di tempo più lungo"

Comprende nel suo personale docente professionisti che apportano la propria esperienza, così come specialisti riconosciuti e appartenenti a società di primo piano e università prestigiose.

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 programma. A tale fine, il professionista disporrà di un innovativo sistema di video interattivi creati da rinomati esperti con ampia esperienza.  

Una preparazione molto completa, creata con un obiettivo di qualità totale e focalizzata sul portare i nostri studenti al più alto livello di competenza"

Un aggiornamento completo che ti fornirà le competenze di lavoro di uno specialista in analisi dei dati"

Gli obiettivi di questo master privato sono stati stabiliti sulla base di obiettivi realistici e necessari per i professionisti del settore. Gradualmente, lo studente sarà in grado di verificare il proprio apprendimento e i propri progressi nella padronanza dei contenuti in modo che, alla fine del corso, avrà completato un processo completo di crescita professionale.

Obiettivi realistici, raggiungibili e ad alto impatto sulla tua preparazione professionale”

Obiettivi generali

• Offrire agli studenti un'immersione nel nuovo contesto sociale e tecnologico in cui si inseriscono gli strumenti di Visual Analytics Questo contesto di altissima complessità e incertezza si basa sempre più su un processo decisionale basato sull'analisi e sulla visualizzazione dei dati 
• Ottenere e migliorare il pensiero critico basato sui fatti per prendere decisioni strategiche 
• Comprendere il valore dell'ambiente in evoluzione e facilitare il collegamento del discente con l'imprenditorialità e il nuovo knowmadas di lavoro 
• Analizzare i dati prodotti e trarre conclusioni utilizzando strumenti statistici per prendere le decisioni più appropriate in qualsiasi momento 
• Apprendere i concetti introduttivi della statistica, il ragionamento statistico, la rappresentazione delle relazioni tra diverse variabili, ecc. 
• Approfondire i principi della probabilità che sono alla base della statistica inferenziale, che consentirà di verificare le congetture (test di ipotesi) su come è fatta una determinata popolazione 
• Comprendere le fonti di informazione e il valore che apportano alla creazione di nuovi modelli di business innovativi 
• Conoscere e utilizzare gli strumenti statistici per risolvere i problemi nel campo del Big Data 
• Sapere come la combinazione di tutti i dati che fluiscono attraverso internet possa essere impiegata per definire nuove strategie applicabili a diversi settori industriali, commerciali, finanziari, ecc. in ambiti diversi, come l'energia, la salute,
• l'economia o la comunicazione 
• Apprendere le diverse tecniche di analisi e sfruttamento dei dati, le tecniche di visualizzazione e di interazione, tutte strettamente legate al ruolo del Data Scientist e il suo contributo all'anticipazione e alla visione per l'esecuzione di processi di
• innovazione che consentano una gestione efficiente del cambiamento nelle organizzazioni 
• Assimilare concetti, tecniche, metodologie e conoscenze dei linguaggi che consentono di essere applicati al big data mining 
• Approfondire gli algoritmi e le tecniche di intelligenza artificiale come alberi decisionali, regole di classificazione e associazione, reti neurali o Deep Learning 
• Applicare strumenti di Data Mining per risolvere problemi di apprendimento, interpretando i risultati ottenuti, nonché la capacità di progettare un sistema intelligente in grado di inferire nuove conoscenze 
• Conoscere i database, da quelli tradizionali a quelli non strutturati, in cui verranno archiviati i dati che richiedono altri tipi di elaborazione, come i flussi audio o video 
• Imparare l'importanza del cloud computing per l'elaborazione di grandi volumi di dati e come tutti questi Big Data possono essere inseriti in strumenti che ci permettono di ottenere e dedurre modelli in dati apparentemente non collegati 
• Approfondire sul framework Hadoop e sul file system HDFS (Hadoop Distributed File System), che fornisce sistemi e tecniche per l'archiviazione e l'elaborazione distribuita di grandi quantità di dati 
• Saper applicare gli strumenti per l'elaborazione parallela: MapReduce, ideato da Google nel 2004, o Spark, in questo momento sotto gli auspici di Apache Software Foundation 
• Capire come funzionano le piattaforme ad alte prestazioni e a bassa latenza per la manipolazione in tempo reale di fonti di dati che devono rispondere a richieste di servizio nell'ordine dei millisecondi 
• Offrire agli studenti una visione manageriale a 360°, garantendo loro un equilibrio tra preparazione tecnica e manageriale 
• Migliorare le capacità di gestione e leadership per gestire con successo team e progetti 
• Trasformare lo studente in un leader resiliente attraverso la gestione delle emozioni, dei conflitti e delle crisi, competenze fondamentali nel contesto attuale, ma anche altre competenze orientate al processo decisionale, alla negoziazione e alla gestione del cambiamento 
• Acquisire le competenze per la gestione strategica dei progetti attraverso il contributo delle best practice raccolte nell'ambito del PMI, di metodologie come Kimball o di una metodologia unica al mondo SQuID, sviluppata da un'azienda spagnola esperta in Big Data 
• Essere consapevoli degli aspetti legali relativi alla privacy degli utenti e al loro diritto di proteggere i propri dati, aspetti che devono essere rispettati da qualsiasi sistema che faccia un uso effettivo dei dati di terze persone 
• Comprendere la necessità di sicurezza nell'archiviazione, nella gestione e nell'accesso ai dati e conoscere i pilastri della sicurezza delle informazioni: integrità, riservatezza, disponibilità e tracciabilità 
• Approfondire l'etica dei dati e i possibili usi nelle società odierne
• Acquisire le conoscenze di base per comprendere l'importanza del marketing nella strategia di qualsiasi azienda e come la gestione efficace delle tecniche di analisi dei dati contribuisca alla definizione di strategie di maggior successo per raggiungere il mercato 
• Imparare a definire con precisione il consumatore attraverso l'apprendimento di competenze specifiche e la ricerca e l'analisi delle informazioni necessarie 
• Ottenere informazioni basate sui dati delle ricerche effettuate dagli utenti del web, per definire una strategia basata sulla realtà, cioè sui dati esistenti 
• Saper differenziare l'offerta, fornendo così la capacità di pensare allo stesso modo del consumatore, individuando gli attributi che desidera 
• Ampliare le proprie conoscenze sull'uso di fonti aperte da combinare con altri dati esistenti all'interno dell'organizzazione 
• Apprendere il funzionamento di un caso applicativo del mondo del Big Data al Marketing con MasterLead, che fornisce uno strumento per valutare la probabilità che un lead diventi un cliente 
• Imparare la rappresentazione grafica dei dati per mezzo di statistiche, mappe, diagrammi o schemi con l'obiettivo di rendere i dati visibili a un determinato pubblico, ma soprattutto di far emergere le informazioni rilevanti nascoste nel set di dati selezionato 
• Essere in grado di produrre uno storytelling con i dati per capire come rappresentare i dati stessi e le loro riproduzioni visive 
• Comprendere il processo di analisi visiva di Keim, che mostra come applicare le tecniche di Visual Analytics al mondo degli affari 
• Comprendere i diversi tipi di report: strategici, operativi e gestionali, nonché i tipi di grafici e la loro funzione 
• Imparare a utilizzare lo strumento Many Eyes di IBM, che consente di creare diversi tipi di visualizzazioni di dati come infografiche, mappe, visualizzazioni del conteggio delle parole, grafici a barre, ecc. 
• Acquisite le capacità di tre librerie popolari come Google Charts, i plug-in JQuery per le visualizzazioni e Data-Driven, nota anche come D3, una delle librerie più potenti attualmente sul mercato 
• Approfondire un'altra serie di strumenti ampiamente utilizzati in vari settori come Matlab, Tableau, SAS Visual Analytics o Power BI di Microsoft, per spiegare la storia di un set di dati attraverso le visualizzazioni 

Obiettivi specifici

Modulo 1. Visual Analytics nel contesto sociale e tecnologico

• Comprendere le nuove dinamiche sociali, economiche e commerciali globali
• Comprendere il valore dei nuovi ambienti come opportunità per l'imprenditorialità 
• Sviluppare capacità analitiche in ambienti in continua evoluzione 
• Identificare e indirizzare i nuovi scenari e le loro opportunità 
• Sviluppare il pensiero analitico e critico per il processo decisionale strategico 
• Comprendere i nuovi profili nel contesto attuale per definire strategie adatte ad essi 
• Generare valore differenziale nella nostra capacità decisionale 
• Comprendere il nuovo contesto aziendale per poter affrontare i processi di trasformazione dell'organizzazione 

Modulo 2. Analisi e interpretazione dei dati

• Conoscere le diverse teorie per l'analisi e l'interpretazione dei dati 
• Identificare i descrittori più comuni per un insieme di dati 
• Comprendere e valutare l'applicabilità di diversi descrittori a un insieme di dati esistenti 
• Comprendere i controlli di ipotesi e la loro applicabilità al mondo dell'analisi dei dati
• Imparare a interpretare le diverse tecniche di regressione esistenti 

Modulo 3. Tecniche di analisi dati e IA

• Conoscere le diverse tecniche per l'analisi dei dati
• Progettare la strategia congiunta di tecniche statistiche e di intelligenza artificiale per lo sviluppo di sistemi descrittivi e predittivi applicati alla realtà di un insieme di dati 
• Comprendere il funzionamento e le caratteristiche delle comuni tecniche di elaborazione dei dati di massa
• Identificare le tecniche orientate all'analisi statistica, all'intelligenza artificiale e all'elaborazione massiva dei dati

Modulo 4. Strumenti di analisi dati

• Conoscere gli ambienti più utilizzati dai data scientist 
• Saper elaborare dati in diversi formati provenienti da diverse fonti
• Imparare dalla necessità di garantire la veridicità dei dati come fase preliminare all'elaborazione dei dati stessi 
• Identificare le nuove tecnologie come strumenti pedagogici nella comunicazione di diverse realtà aziendali
• Conoscere le ultime tendenze nella creazione di entità intelligenti basate su Deep learning e reti neuronali 

Modulo 5. Sistemi di gestione di database e di parallelizzazione dei dati

• Conoscere le tecniche di intelligenza artificiale applicabili per l'elaborazione massicciamente parallelizzata dei dati su un determinato insieme di dati e in base a requisiti precedentemente definiti
• Saper gestire grandi volumi di dati in modo distribuito
• Comprendere il funzionamento e le caratteristiche delle comuni tecniche di elaborazione dei dati di massa
• Identificare gli strumenti commerciali e di software libero orientate all'analisi statistica, all’intelligenza artificiale e all'elaborazione massiva dei dati

Modulo 6. Data-Driven soft skills nella direzione strategica della Visual Analytics

• Comprendere e sviluppare il profilo di Drive applicato agli ambienti di big data 
• Capire cosa sono e perché le competenze gestionali avanzate creano un valore differenziale per il data scientist 
• Sviluppare capacità strategiche di comunicazione e presentazione 
• Comprendere il ruolo dell'intelligenza emotiva nel contesto della Visual Analytics
• Identificare i concetti chiave della gestione dei team Agile 
• Sviluppare e potenziare i talenti digitali nelle organizzazioni basate sui dati 
• Sviluppare le capacità di gestione emotiva come chiave per le organizzazioni orientate alla performance 

Modulo 7. Gestione strategica di progetti di Visual Analytics e Big Data

• Conoscere le migliori pratiche PMI applicate al mondo dei Big Data 
• Apprendere la metodologia Kimbal 
• Conoscere la metodologia SQuID e la sua applicabilità nello sviluppo di progetti con grandi volumi di dati 
• Identificare gli aspetti legali applicabili relativi all'acquisizione, all'archiviazione e all'utilizzo dei dati degli utenti
• Conoscere le modalità di tutela della privacy nei Big Data 
• Anticipare i rischi e i benefici etici derivanti dall'applicazione delle tecniche dei Big Data che si possono incontrare in una situazione reale 

Modulo 8. Analisi dei clienti applicando l'intelligenza dei dati al marketing

• Conoscere i diversi tipi di marketing e come vengono applicati nelle organizzazioni, e la loro influenza sulla strategia aziendale
• Essere in grado di progettare un sistema di intelligence centrale (CRM) per il supporto alle decisioni basato sull'analisi e la visualizzazione dei dati e incentrato sul contesto aziendale
• Fornire un'introduzione al web come fonte massiccia di dati reali basati sulle ricerche degli utenti che possono essere utilizzati nel processo decisionale
• Analizzare le tecnologie alla base dei vari sistemi web
• Sviluppare soluzioni di intelligence open source, sfruttando le fonti di dati disponibili
• Conoscere l'applicazione dei dati per migliorare il marketing e le vendite nelle organizzazioni aziendali 

Modulo 9. Visualizzazione interattiva dei dati

• Capire come i modelli trovati in un insieme di dati possano essere resi visibili per generare un'interpretazione comune della realtà sottostante 
• Conoscere la scalabilità delle singole rappresentazioni 
• Capire la differenza tra Visual Analytics e visualizzazione delle informazioni 
• Conoscere il processo di analisi visiva di Keim 
• Valutare i diversi metodi di visualizzazione dei dati applicabili in base alle informazioni da trasmettere

Modulo 10. Strumenti di visualizzazione

• Saper generare diagrammi da un insieme di dati che rappresentino visivamente la situazione scelta
• Essere in grado di combinare le diverse tecniche studiate per la progettazione di visualizzazioni originali
• Capire come, a partire da un progetto e da un insieme di dati precedenti, si possa realizzare un'implementazione di una visualizzazione che soddisfi i requisiti definiti
• Identificare le esigenze di usabilità e interattività di un metodo di visualizzazione dei dati ed essere in grado di sviluppare una nuova versione della visualizzazione che migliori questi aspetti
• Progettare un sistema che combini tecniche di acquisizione e archiviazione dei dati, nonché di analisi e visualizzazione degli stessi, per rappresentare i modelli esistenti in quell'insieme di dati

Un percorso stimolante di crescita professionale pensato per mantenere l'interesse e la motivazione durante tutto il percorso educativo"