Titolo universitario
La più grande facoltà di informatica del mondo"
Presentazioni
Preparati sotto la guida dei migliori insegnanti, con il sistema didattico più innovativo e con la sicurezza e la solvibilità della più grande università online del momento"
Nel corso degli anni, i Big Data sono diventati un elemento inscindibile della nostra vita. La maggior parte della popolazione utilizza dispositivi elettronici o tecnologie che raccolgono costantemente dati. Queste informazioni sono di grande valore per le aziende, che possono utilizzarle per migliorare, ad esempio, il processo di creazione di nuovi prodotti o per affrontare potenziali carenze aziendali.
Attualmente, la raccolta e l'archiviazione dei trilioni di dati prodotti ogni giorno è migliorata notevolmente. Tuttavia, la capacità umana di analizzare queste informazioni presenta notevoli carenze e, pertanto, è necessario disporre di strumenti o metodi automatici che facilitino questo compito.
L'uso di tecniche di Visual Analytics consente di migliorare il processo decisionale, combinando le conoscenze umane con l'enorme capacità di elaborazione e archiviazione dei dati dei computer per trovare soluzioni a problemi complessi.
In risposta alla crescente necessità di professionisti specializzati in Visual Analytics e Big Data, questo prestigioso programma è stato creato per fornire ai partecipanti una visione strategica dell'applicazione delle nuove tecnologie di analisi dei dati al mondo delle imprese, per lo sviluppo di servizi innovativi basati sulle informazioni analizzate.
Durante questi mesi di preparazione, lo studente otterrà una panoramica completa degli ultimi sviluppi nel campo della data analytics che lo condurrà attraverso il percorso educativo più intenso, per prepararlo al profilo di leader del momento, approfondendo aree di studio in forte espansione come:
- Tecniche di analisi dati
- Raccolta e conservazione dell’informazione
- Tecniche di intelligenza artificiale
- Ingegneria per l'elaborazione massicciamente parallela dei dati
- Tecniche e strumenti di visualizzazione
Un'opportunità unica di specializzarsi in un settore in piena espansione e spiccare come professionista di successo.
Applica le più recenti tecniche di Visual Analytics al lavoro sui dati, sfruttando l'enorme capacità che deriva dalla combinazione della conoscenza umana e della potenza di memorizzazione dei computer"
Questo Master in Visual Analytics and Big Data possiede il programma educativo più completo e aggiornato sul mercato. Le caratteristiche principali del corso sono:
- Sviluppo di casi di studio presentati da esperti
- I contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici in base ai quali sono stati concepiti forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione
- Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
- La sua speciale enfasi sulle metodologie innovative
- Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
- Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet
Disporrai di materiali e risorse didattiche innovative che faciliteranno il processo di apprendimento e la conservazione dei contenuti appresi per un periodo di tempo più lungo"
Comprende nel suo personale docente professionisti che apportano la propria esperienza, così come specialisti riconosciuti e appartenenti a società di primo piano e università prestigiose.
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 progettazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il programma. A tale fine, il professionista disporrà di un innovativo sistema di video interattivi creati da rinomati esperti con ampia esperienza.
Una preparazione molto completa, creata con un obiettivo di qualità totale e focalizzata sul portare i nostri studenti al più alto livello di competenza"
Un aggiornamento completo che ti fornirà le competenze di lavoro di uno specialista in analisi dei dati"
Piano di studi
Il programma del Master configura come un tour molto completo attraverso tutte le conoscenze necessarie per capire e assumere i modi di lavorare in questo campo. Con un approccio incentrato sull'applicazione pratica che ti permetterà di crescere come un professionista fin dall’inizio della preparazione.
Un programma completo centrato nell’acquisizione di conoscenze e la sua trasformazione in abilità reali, creato per spingerti verso l’eccellenza”
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 Know-mads: 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 Monte Carlo
3.5. Analisi degli scenari
3.6. Tecniche di Machine Learning
3.7. Analitica web
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. Casistica di uso
5.10. Cloudera impala
Modulo 6. Data-Driven soft skills nella direzione strategica della Visual Analytics
6.1. Drive Profile for Data-Driven
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
8.7Strumenti per l'estrazione dei dati web
8.8. Web semantica
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
Cogli l'opportunità di conoscere gli ultimi progressi in questo ambito e applicali al tuo lavoro quotidiano"
Master in Visual Analytics and Big Data
Tenendo presente che il volume di dati sta crescendo rapidamente, grazie al miglioramento dei sistemi di raccolta e archiviazione dei dati, in TECH Università Tecnologica abbiamo creato questo programma incentrato sull'analisi di questo tipo di informazioni. Basato sull'approccio alle trasformazioni digitali nel contesto geopolitico-sociale della globalizzazione, il piano di studio presenta contenuti riferiti ai sistemi di gestione dei database e della parallelizzazione, all'indirizzo strategico dei progetti relativi a questo tema e all'applicazione delle metodologie al marketing. Su un altro livello, vengono affrontate le tecniche di osservazione, confronto e interpretazione (valutazione e selezione del modello, ottimizzazione lineare, analisi di scenario, Machine Learning, Text Mining, NLP) e i rispettivi strumenti (ambiente R e Data Science Python, grafici statici/statistici, alberi decisionali, regole di classificazione e associazione, reti neurali e Deep Learning). Di conseguenza, vengono presentati assi tematici dedicati alla visualizzazione interattiva delle informazioni. Alla fine di questo tour completo, i nostri studenti svilupperanno le competenze necessarie per esibirsi pienamente in quest'area.
Corso post-laurea in Visual Analytics and Big Data
Questo corso post-laurea di TECH costituisce un'interessante opportunità per specializzarsi nell'applicazione di visioni strategiche che favoriscono la comprensione delle informazioni raccolte dalle organizzazioni. Con il background ottenuto durante l'anno necessario per studiarlo, i professionisti saranno abilitati a progettare sistemi che catturano, raccolgono, analizzano e rappresentano visivamente simultaneamente i dati al fine di preparare relazioni esplicative, in cui vengono esposti i modelli esistenti nel set selezionato. Padroneggiando i criteri di usabilità e interattività, diventerai un esperto di Big Data che consentirà ai settori in cui lavori di conoscere le opportunità di servizio per ampliare il tuo raggio d'azione. Inoltre, grazie alla metodologia situazionale e all'apprendimento basato sui problemi, sarai preparato ad affrontare le sfide imposte dai cambiamenti digitali, offrendo servizi che facilitano la ricerca di soluzioni a problemi complessi. In questo modo, lo studente del Master in Visual Analytics and Big Data si caratterizzerà per essere un informatico competente, esperto nell'anticipare i rischi e i benefici che la gestione di grandi volumi di dati porta con sé.