Didattica

Il corso ha una durata di 32 ore divise in 4 lezioni della durata di 8 ore.
Si svolge nella fascia oraria compresa tra le 9,30 e le 18,30.

Overview

I dati sono oggi una delle risorse strategiche per le aziende: la progressiva affermazione dei Big Data ha originato una grande richiesta di professionisti esperti nell'estrazione e nell'interpretazione di insiemi di dati per aiutare le aziende a migliorare le proprie scelte strategiche.
Il data analyst prende i dati grezzi e li analizza affinchè risultino accessibili e utili per l'azienda: in tal modo sarà possibile ricavare insights dai dati e cominciare a identificare i trend.
Le analisi di dati possono riguardare trasversalmente tutti i settori economici e le unit aziendali, garantendo informazioni di qualità che consentano di prendere decisioni strategiche sia a livello marketing che gestionale.

Obiettivi formativi

Il corso è finalizzato alla formazione di professionisti con un set di competenze che permettano alle aziende di analizzare, aggregare i dati per creare nuovi modelli di business e generare vantaggio competitivo sul mercato.
Come Data Analyst conoscerai l'uso di tool specifici per analizzare i dati, userai gli insights raccolti per orientare le strategie della tua azienda, presenterai l'analisi dei dati agli stakeholders attraverso i criteri della data visualization e l’uso delle dashboards, e prenderai decisioni strategiche per la crescita.

Destinatari

Questo corso è progettato per analisti di dati, specialisti di Business Intelligence, sviluppatori, architetti di sistema e amministratori di database.

Prerequisiti

Per seguire con profitto il corso è richiesta:

  • familiarità con le tecniche di accesso alle basi dati
  • familiarità con le query SQL di base e le dichiarazioni transazionali (select, insert, update, delete)
  • conoscenza di base del processo di Business Intelligence

Programma

Modulo 1 – Overview

  • Data Life Cycle
  • Methodology
  • Core Deliverables
  • Key Stakeholders
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Modulo 2 – Big Data Analytics Project
  • Data Analytics – Problem Definition
  • Data Collection
  • Cleansing data
  • Summarizing
  • Data Exploration
  • Data Visualization

Modulo 3 – Big Data Analytics Methods
  • Introduction to R
  • Data Analytics – Introduction to SQL
  • Charts & Graphs
  • Data Tools
  • Data Analytics – Statistical Methods (introduction)

Modulo 4 – Advanced Methods
  • Working with Power Pivot
  • Working with PowerBI
  • Working witk Qlik Sense
  • Presentation from RDBMS (SQLServer)
  • Presentation from OLAP (SQL Server Analysis Server)
  • Presentation from NoSQL (Hive)

Certificazioni

Il corso non prevede percorsi di certificazione specifici.