Data Analytics
Dettagli del corso
Per essere competitivi al giorno d’oggi non è più sufficiente erogare prodotti e servizi di qualità, ma è necessario avere capacità previsionali per capire e anticipare le nuove tendenze del mercato che vanno ben oltre la semplice osservazione dei report aziendali. La Data Analytics (BA), applicata al Business, è un insieme di competenze e tecnologie atte a ottenere informazioni ad alto valore aggiunto a partire dai grandi volumi di dati disponibili in azienda e in rete, in modo tale che si possa intervenire efficacemente su ogni aspetto legato alle performance aziendali. A differenza della Business Intelligence, che si limita a valutare “cosa è successo”, la Data Analytics spiega il “perché”, indicando anche “cosa si dovrebbe fare” per ottenere sempre migliori risultati. Si riconoscono tre tipi di Data Analytics: Descrittiva, che mira a comprendere lo stato attuale del business; Predittiva, che utilizza tecniche di apprendimento automatico per determinare risultati futuri; Prescrittiva, che indica le decisioni da prendere in base ai risultati ottenuti.
- Programma
- Obiettivi Formativi
- Destinatari
- Docenti
- Note
- Requisiti
- Referenti
PROGRAMMA DIDATTICO:
- Il perché della Data Analytics
- Il software utilizzato: KNIME® Analytics Platform
- Il processo di ETL (Extract,Transformation, Loading)
- Exploratory Data Analysis (EDA)
- Cosa si intende per Machine Learning
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Regole di associazione (affinità di prodotti/servizi)
- Estrarre e trasformare dati interni (aziendali) ed esterni (internet)
- Comprendere e valutare le informazioni ottenute con strumenti di Data Analysis e Data Visualization
- Applicare modelli previsionali basati su algoritmi di Machine Learning
- Interpretare, presentare e mettere in opera i risultati ottenuti
Il corso è indirizzato a tutti coloro che sono coinvolti direttamente nell’analisi dei dati.
Docenty Faculty Assolombarda Servizi
Il corso sarà trasmesso via Microsoft Teams, con la possibilità di partecipare via web o app con l’utilizzo di pc o smartphone.
I partecipanti iscritti riceveranno tutte le istruzioni di partecipazione e le slide del docente il giorno lavorativo prima del corso.
Il corso non è video-registrato.
- Pregressa conoscenza di statistica descrittiva (indicatori sintetici: media, mediana, varianza, deviazione standard; significato di distribuzione statistica) e possibilmente, seppure non strettamente richiesto, le basi della statistica inferenziale (intervallo di confidenza, test statistico)
- Pc o smartphone
- Buona connessione internet
- Microfono e webcam attivi
