Aggiornati sul ruolo della Visual Analytics nell'attuale contesto sociale e tecnologico, grazie a un programma online integrato da un periodo di pratica in una prestigiosa azienda"

La necessità di applicare i Big Data per personalizzare i servizi digitali per i consumatori non è solo un vantaggio individuale per gli utenti che risparmiano tempo sul web, ma anche un'opportunità economica per applicare le vendite dirette. Inoltre, l'analisi dei dati ha portato notevoli benefici anche al settore sanitario, in quanto durante il COVID ha permesso di registrare i casi positivi in tutto il mondo. Ciò ha permesso di contare i pazienti a livello globale e, soprattutto, di registrare gli effetti del virus sulle persone colpite. Quest'ultimo punto è stato fondamentale per lo sviluppo del vaccino.

Questi esempi illustrano i molteplici usi dei Big Data e mostrano come la loro corretta applicazione possa fornire soluzioni a problemi complessi. In questo senso, la conoscenza umana si fonde con la tecnologia informatica e dà origine all'archiviazione dei dati. Pertanto, è essenziale che i professionisti di oggi abbiano un aggiornamento approfondito sulle opportunità di analisi dei clienti, sull'interazione dei dati, sulle tecniche di Intelligenza Artificiale e sulla gestione strategica con Data,  oltre a molte altre competenze.

Per questo motivo, TECH offre un programma con conoscenze teoriche e pratiche rivolto a laureati in Informatica e altre scienze, per ampliare le proprie conoscenze e proiettare il Marketing dell'organizzazione per cui lavorano, attraverso l'IA. Inoltre, il Master semipresenziale in  Visual Analytics e Big Data è insegnato da un gruppo di esperti in informatica per fornire agli studenti conoscenze durante il primo periodo 100% online di questo titolo. La modalità digitale offre, a sua volta, un adattamento personalizzato per ogni studente, che può seguire lo studio in qualsiasi momento e luogo con una connessione internet.  Inoltre, TECH dispone di molteplici contenuti audiovisivi che, attraverso attività e video riassuntivi, rendono il programma più dinamico.

Questo Master semipresenziale prevede un periodo di pratica in prestigiose aziende dedicate al Marketing. Questa fase di formazione garantisce la corretta applicazione delle basi teoriche precedentemente fornite agli studenti. Inoltre, gli specialisti saranno affiancati da esperti di Visual Analytics e Big Data, sia nell'insegnamento teorico che nella formazione pratica. In quest'ultimo caso, avranno a disposizione tutor che guideranno le procedure di azione nello scenario pratico e risolveranno tutti i loro dubbi in loco.

AApprofondire l'uso delle nuove tecnologie, grazie a strumenti quali 5G, IoT, Cloud ed Edge Computing" 

Questo Master semipresenziale in Visual Analytics e Big Data possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di oltre 100 casi informatici presentati da professionisti esperti nell'analisi e nell'interpretazione dei dati e da professori universitari con una vasta esperienza nel settore digitale
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e sanitarie riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Preparazione di una relazione strategica, operativa e manageriale
• Identificazione di modelli di dati complessi attraverso il Machine Learning
• Pratica dell'organizzazione dei dati attraverso il CRM
• Elaborazione, pulizia e preparazione dei dati in diversi formati
• Utilizzo di Many Eyes, Matlab, Tableu, SAS Visual Analytics o Microsoft Power Bi come strumenti di visualizzazione
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su argomenti controversi e lavori di riflessione individuali
• Contenuto disponibile da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con connessione a Internet
• Possibilità di effettuare uno stage in una delle migliori agenzie pubblicitarie

Sperimentare un periodo pratico che amplierà le tue competenze nella gestione, valutazione e selezione di metodi di analisi dei dati e di IA"

In questa proposta di Master, di natura professionale e in modalità semipresenziale, il programma è finalizzato all'aggiornamento dei professionisti dell'informatica e del Marketing che operano nelle agenzie pubblicitarie e nel management strategico e che necessitano di un elevato livello di qualificazione nelle nuove tecnologie.  I contenuti si basano sull'analisi dei dati e sono orientati in modo didattico per integrare le conoscenze teoriche nella pratica professionale.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. Il progetto di questo programma si concentra sull'Apprendimento Basato sui Problemi, attraverso il quale dovrà cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che si presentano nel corso del programma. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Questo Master ti fornirà le chiavi per identificare modelli complessi di dati attraverso il Machine Learning ed eseguire statistiche accurate"

Amplia le tue competenze, grazie alla pratica aziendale che svolgerai per 3 settimane nell'ambiente della Data Science"

Il contenuto di questo Master semipresenziale in Visual Analytics e Big Data è stato accuratamente progettato da esperti in Big Data e Informatica. Il loro contributo ha sviluppato un programma completo e rigoroso che offre tutte le garanzie per proiettare la carriera professionale degli studenti verso i nuovi trend tecnologici, come il 5G e l'IoT Fin dal primo modulo, gli studenti apprenderanno gli aspetti normativi dell'assistenza ospedaliera, nonché le teorie di anticipazione applicate alla Visual Analytics e alla trasformazione digitale. Si tratta di un'opportunità teorica-pratica unica per gli specialisti di sperimentare uno scenario già adattato all'ambiente aziendale del futuro.

Padroneggia le tendenze sociali e culturali in modo da comprendere l'evoluzione verso la Data Society e sapere come intervenire in essa"

Modulo 1. Visual Analytics nel contesto sociale e tecnologico 

1.1. Ondate tecnologiche in diverse società: Verso una ‘Data Society’
1.2. La globalizzazione: Contesto mondiale geopolitico e sociale 
1.3. Ambiente VUCA: Vivere sempre nel passato 
1.4. Conoscendo le nuove tecnologie: 5G e IoT 
1.5. Conoscendo le nuove tecnologie: Cloud e Edge Computing
1.6. Critical Thinking in Visual Analytics
1.7. I Knowmads. Nomadi tra i dati 
1.8. Imparare a utilizzare la Visual Analytics
1.9. Teorie di anticipazione applicate alla Visual Analytics
1.10. Il nuovo contesto aziendale: La Trasformazione Digitale

Modulo 2. Analisi e interpretazione dei dati 

2.1. Introduzione alla statistica 
2.2. Misure applicabili al trattamento delle informazioni 
2.3. Correlazione statistica 
2.4. Teoria della probabilità condizionata 
2.5. Variabili casuali e distribuzioni di probabilità 
2.6. Inferenza bayesiana 
2.7. Teoria dei campioni 
2.8. Intervalli di fiducia 
2.9. Test delle ipotesi 
2.10. Analisi di regressione 

Modulo 3. Tecniche di analisi dati e IA 

3.1. Analisi predittiva 
3.2. Tecniche di valutazione e selezione dei modelli 
3.3. Tecniche di ottimizzazione lineare 
3.4. Simulazioni di Montecarlo 
3.5. Analisi degli scenari 
3.6. Tecniche di Machine Learning
3.7. Web analytics 
3.8. Tecniche di Text Mining
3.9. Metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 
3.10. Analisi di social network 

Modulo 4. Strumenti di analisi dati 

4.1. Ambiente R di Data Science
4.2. Entorno Python di Data Science
4.3. Grafici statici e statistici 
4.4. Trattamento dei dati in diversi formati e da diverse fonti 
4.5. Pulizia e preparazione dei dati 
4.6. Studi esplorativi 
4.7. Alberi decisionali 
4.8. Regole di classificazione e di associazione 
4.9. Reti neuronali 
4.10. Deep Learning

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

5.1. Database convenzionali 
5.2. Database non convenzionali 
5.3. Cloud Computing: gestione distribuita dei dati 
5.4. Strumenti di assunzione di grandi volumi di dati 
5.5. Tipi di parallelismi 
5.6. Elaborazione dei dati in streaming e in tempo reale 
5.7. Elaborazione parallela: Hadoop 
5.8. Elaborazione parallela: Spark 
5.9. Apache Kafka 

5.9.1. Introduzione al Apache Kafka 
5.9.2. Architettura 
5.9.3. Struttura dei dati 
5.9.4. API Kafka 
5.9.5. Casi d'uso 

5.10. Cloudera impala 

Modulo 6. Data-Driven Soft skills orientate ai dati nella gestione strategica in Visual Analytics 

6.1. Drive Profile for Data-Driven Organizations
6.2. Competenze avanzate di gestione delle organizzazioni Data-Driven
6.3. Utilizzare i dati per migliorare le prestazioni della comunicazione strategica
6.4. Intelligenza emotiva applicata alla gestione in Visual Analytics
6.5. Presentazioni efficaci
6.6. Migliorare le prestazioni attraverso la gestione motivazionale
6.7. Leadership nelle organizzazioni Data-Driven
6.8. Talento digitale nelle organizzazioni Data-Driven
6.9. Data-Driven Agile Organization I
6.10. Data-Driven Agile Organization II

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

7.1. Introduzione alla gestione strategica di progetti
7.2. Best Practices nella descrizione del processo Big Data (PMI)
7.3. Metodologia Kimball
7.4. Metodologia SQuID
7.5. Introduzione alla metodologia SQUID per affrontare i progetti Big Data

7.5.1. Fase I. Sources
7.5.2. Fase II. Data Quality
7.5.3. Fase III. Impossible Questions
7.5.4. Fase IV. Discovering
7.5.5. Best Pratices nell’applicazione SQUID a progetti di Big Data

7.6. Aspetti legali del mondo dei dati
7.7. Privacy nei Big Data
7.8. Cybersicurezza nei Big Data
7.9. Identificazione e riconoscimento con grandi volumi di dati
7.10. Etica dei dati I
7.11. Etica dei dati II

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

8.1. Concetto di marketing: Marketing strategico 
8.2. Marketing relazionale 
8.3. Il CRM come fulcro organizzativo per l'analisi dei clienti 
8.4. Tecnologie web 
8.5. Fonti di dati web 
8.6. Acquisizione di dati web 
8.7. Strumenti per l'estrazione dei dati web 
8.8. Web semantico 
8.9. OSINT: Intelligenza open source 
8.10. MasterLead o come migliorare la conversione in vendite utilizzando i Big Data 

Modulo 9. Visualizzazione interattiva dei dati 

9.1. Introduzione all'arte di rendere visibili i dati
9.2. Come produrre uno storytelling con dati?
9.3. Rappresentazione dei dati
9.4. Scalabilità delle rappresentazioni visive 
9.5. Visual Analytics vs Information Visualization: Comprendere che non sono la stessa cosa
9.6. Processo di analisi visiva (Keim)
9.7. Reporting strategico, operativo e gestionale
9.8. Tipi di grafica e funzione
9.9. Interpretazione di rapporti e grafici: Interpretare il ruolo del ricevente
9.10. Valutazione dei sistemi di Visual Analytics

Modulo 10. Strumenti di visualizzazione 

10.1. Introduzione agli strumenti di visualizzazione dei dati
10.2. Many Eyes
10.3. Google Charts
10.4. jQuery
10.5. Data-Driven Documents I
10.6. Data-Driven Documents II
10.7. Matlab
10.8. Tableau
10.9. SAS Visual Analytics
10.10. Microsoft Power BI

Impara a conoscere gli ultimi sviluppi nell'interpretazione di relazioni e grafici e a padroneggiare il ruolo di chi li riceve"