Analizza le tecniche più appropriate per ogni dataset e per esaminare i risultati ottenuti” 

L’obiettivo di questo esperto universitario è di fornire agli ingegneri informatici le conoscenze necessarie ad analizzare i dati aziendali. Ciò è fondamentale per il profilo di qualsiasi professionista che si dedichi a questo campo, poiché ogni anno il volume delle informazioni aumenta, rendendo difficile la loro analisi e interpretazione. 

È quindi necessario acquisire conoscenza avanzata per essere in grado di eseguire una corretta gestione dei dati, focalizzandosi in ogni momento dell'apprendimento sulla loro tipologia e sul loro ciclo di vita, con un approccio pratico conforme alle risorse disponibili. Nella data science la conoscenza della statistica è indispensabile, da qui l'importanza del modulo ad essa dedicato nel programma. 

Al termine del corso, l’ingegnere informatico acquisirà un atteggiamento critico nei confronti delle strategie applicate, essendo in grado di scegliere in ogni caso la soluzione più appropriata e di spiegare in modo ragionato i risultati ottenuti nelle diverse metriche. 

Il tutto grazie a un programma 100% online che gli permette di studiare comodamente, dove e quando vuole. Avrà solo bisogno di un dispositivo con accesso a internet per dare una svolta alla sua carriera. Una modalità in linea con i tempi attuali e che offre ampie garanzie di inserimento per il professionista in un settore molto richiesto. 

Proponi ipotesi che consentano di risolvere casi pratici, convalidandoli mediante l’uso critico e ragionato delle metriche” 

Questo esperto universitario in Analisi Esplorativa dei Dati possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Ingegneria di Data Science 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all’esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet 

Analizza i diversi strumenti software per la rappresentazione grafica e l’analisi esplorativa dei dati grazie a un programma 100% online” 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti del settore, nonché specialisti riconosciuti appartenenti a società e università prestigiose, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.  

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 creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.   

Produci informazioni pertinenti ed efficaci per il processo decisionale che permettano di sviluppare un pensiero critico"

Sviluppa le competenze per risolvere casi pratici utilizzando le tecniche della data science"

Per fare in modo che gli ingegneri informatici possano lavorare al meglio nel loro settore, sono stati ideati una serie di obiettivi generali e specifici che promuoveranno il loro apprendimento durante questo esperto universitario. Ciò rafforzerà le loro conoscenze e la loro comprensione degli aspetti fondamentali per analizzare i diversi strumenti del software di grafica e Analisi Esplorativa dei Dati. 

Acquisisci le basi teoriche per realizzare le rappresentazioni grafiche più adatte all'applicazione di tecniche di data science"  

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. Gestione 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 2. 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 3. 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   

Analizza le tecniche più appropriate per ogni dataset, esaminando i risultati ottenuti”