Didattica

Il corso ha una durata di 24 ore divise in 3 lezioni della durata di 8 ore.
Si svolge nella fascia oraria compresa tra le 9,30 e le 18,30.

Overview

Big Data è la nuova parola di moda nell'industria ed è citata come la tecnologia che cambierà il nostro modo di fare le cose.
Siamo agli albori della data driven economy: le grandi Società e persino i Governi stanno investendo molto in questa nuova tecnologia. Sempre più Aziende stanno capendo che i dati creano vantaggio competitivo e rimanere al passo in questo settore diventa essenziale.
E non sono solo queste Aziende e Governi che raccoglieranno i vantaggi di questa tecnologia, ma lo faremo anche a livello individuale.

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è acquisire una visione generale dell’universo Big Data, illustrandone i principali elementi, gli skill necessari rispetto agli obiettivi da perseguire e come sfruttare i Big Data per elaborare progetti di successo.

Destinatari

Il corso si rivolge a tutti i Professionisti interessati ad acquisire il set di competenze fondamentali per la creazione di valore dai dati, le logiche di recupero e le tecniche di correlazione.

Prerequisiti

Per seguire con profitto il corso è richiesta:

  • conoscenza basilare della lingua inglese tecnica

Programma

Big Data: i fondamentali

  • Un pò di storia
  • Cosa sono i Big Data (e cosa non sono)
  • Comprendere il Paradigma dei Big Data: il mantra delle 5V
  • Big Data si, ma prima Data Strategy !
  • Quali tipi di Big Data ?

Un Framework tecnologico per i Big Data
  • Big Data Stack
  • Cloud
  • Virtualizzazione
  • Big Data parte della Business Intelligence (DW, Data Mining, Reporting & Analysis)

Big Data Management
  • Assessment: Big Data & BI Maturity Model
  • Modelli di Governance
  • Quale Modello di Project Management: Waterfall vs Agile (o ibrido) ?
  • Security
  • Ethics

Big Data Visualization & Analitycs
  • Definizione di Analytics
  • Basic Analytics (Slicing & Dicing, Pivoting)
  • Advanced Analytics (Social Media Analytics, Predictive
  • Modeling, Text Analysis, Statistical & Data Mining Model)
  • Operationalized Analytics (inserire le analitiche nei processi operazionali)
  • Monetized Analytics (le analitiche vengono utilizzate per guidare la revenue)

Certificazioni

Il corso non prevede percorsi di certificazione specifici.