Grazie ai migliori sistemi di e-learning del momento, questo master privato ti permetterà di imparare in modo contestuale, acquisendo il lato pratico richiesto”

In un mondo che cambia così rapidamente, non si può fare a meno di osservare la proliferazione di nuove tecnologie. Oggi siamo abituati a vedere come strumenti, piattaforme o tecnologie all'avanguardia diventino elementi obsoleti con una ridotta applicabilità nell'ambiente aziendale. 

Allo stesso modo, è naturale che tecnologie inesistenti o nascenti in mercati di nicchia diventino di tendenza in contesti più generali. 

Si tratta senza dubbio di un processo inarrestabile e in continua evoluzione, il massimo esponente dell'attuale rivoluzione tecnologica, che costringe gli informatici ad essere sempre più specializzati.  

Alla luce di questa situazione, il master privato in Gestione Tecnica di Data Science in Azienda viene offerto come un programma di specializzazione completo, che include le tecnologie più all'avanguardia richieste dal mondo aziendale. 

Sia dal punto di vista tecnico che aziendale, sono stati selezionati argomenti che non sono normalmente trattati nei consueti programmi di studio. L'obiettivo è infatti quello di fornire agli studenti le conoscenze tecnologiche necessarie per affrontare i molteplici problemi tecnologici del momento mediante l'utilizzo delle tecniche più appropriate e avanzate. 

La combinazione di materie prettamente tecniche e commerciali, rendono questo master privato una specializzazione all'avanguardia, rivolta in particolare ai professionisti che cercano di approfondire le tecnologie attualmente più diffuse. 

L'obiettivo principale è quello di preparare gli studenti ad applicare in modo rigoroso e realistico le conoscenze acquisite nel mondo reale, in una realtà professionale che riproduce le condizioni che potrebbero incontrare nel prossimo futuro. 

Essendo un programma impartito al 100% online, gli studenti non dovranno rinunciare ai loro altri impegni quotidiani. Una volta portato a termine il programma, gli studenti avranno acquisito conoscenze prestigiose che consentiranno loro di progredire sia a livello personale sia a livello professionale.

Un programma intensivo per farti crescere sul piano professionale e che ti permetterà di migliorare in un settore sempre più richiesto ai professionisti" 

Questo master privato in Gestione Tecnica di Data Science in Azienda possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Lo sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Gestione Tecnica di Data Science in Azienda
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline 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 e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Iscrivendoti a questo master privato potrai coniugare l'efficienza dei metodi di apprendimento più avanzati con la flessibilità di un programma creato per adattarsi alle tue esigenze e per offrirti la massima qualità"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

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 creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

Un programma completo e all'avanguardia che ti permetterà di acquisire in modo progressivo e integrale le conoscenze necessarie per lavorare in questo settore"

Un piano di studi ampio ma allo stesso tempo mirato, che ti fornirà le conoscenze specifiche di cui gli ingegneri informatici devono disporre per competere con i migliori del settore"

L'obiettivo di questa specializzazione è quello di preparare al meglio i professionisti che si occupano della Gestione Tecnica di Data Science in Azienda, dotandoli delle conoscenze e delle competenze necessarie per svolgere la loro attività mediante l'impiego di procedure e tecniche tra le più avanzate del momento. Grazie a un approccio di lavoro totalmente adattabile allo studente, questo master privato ti porterà progressivamente ad acquisire le competenze che ti permetteranno di affermarti nel settore. Una proposta didattica unica nel suo genere, ideata da professionisti con una vasta esperienza nel settore.

Approfondisci le tue conoscenze nel campo delle tecnologie informatiche includendo nel tuo bagaglio culturale gli aspetti più avanzati di questo settore professionale”

Obiettivi generali

• Analizzare i sistemi ERP e CRM, il contributo e i benefici 
• Progettare e selezionare strumenti ERP o CRM idonei per ogni azienda 
• Sviluppare ogni tappa del ciclo di vita dei dati 
• Esaminare il processo di estrazione dei dati
• Analizzare una piattaforma web e ottimizzare il suo funzionamento 
• Valutare le sessioni e il traffico per conoscere meglio il pubblico
• Sviluppare conoscenze specialistiche su sistemi mantenibili, scalabili e affidabili 
• Analizzare i diversi modelli di dati e il loro impatto sulle applicazioni 
• Analizzare i modelli classici dei sistemi e identificare le differenze per l’uso nelle applicazioni che vengono distribuite 
• Esaminare il paradigma di computazione distribuito e stabilire il modello del microservizio 
• Creare conoscenze specializzate in IoT
• Sviluppare l’architettura di riferimento e il framework tecnologico di IoT
• Analizzare i concetti della metodologia Agile per gestire progetti e sviluppare gli elementi e i processi del framework SCRUM
• Esaminare e sviluppare gli elementi del metodo KANBAN per gestire progetti 
• Basare la differenziazione dell'azienda sulle risorse immateriali
• Identificare le opportunità di miglioramento per mezzo della mindfulness
• Presentare un modello di business basato sulla gestione del cambiamento e dell'incertezza piuttosto che sulla "rottura" della resistenza
• Dare energia all'azienda sfruttando la gestione delle emozioni come via per il successo

Obiettivi specifici

Modulo 1. Principali sistemi di gestione delle informazioni

• Sviluppare una strategia commerciale 
• Creare conoscenze specializzate per il processo decisionale commerciale 
• Progettare un sistema di reporting unificato 
• Determinare come stabilire la comunicazione e lo scambio di informazioni tra i reparti dell'azienda e i clienti
• Essere in grado di trasformare le informazioni per il processo decisionale
• Sviluppare un piano di Marketing per la fidelizzazione dei clienti 
• Progettare un piano di Marketing per aumentare le vendite

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato

• Generare conoscenze specialistiche per l'analisi dei dati 
• Unificare dati diversi, ottenere la coerenza delle informazioni 
• Produrre informazioni pertinenti ed efficaci per il processo decisionale 
• Stabilire le migliori pratiche per la gestione dei dati in base alla loro tipologia e ai loro usi  
• Utilizzare gli strumenti per la gestione dei dati (con R)

Modulo 3. Numero di apprendimento automatico

• Valutare le competenze acquisite nel processo di passaggio dall'informazione alla conoscenza
• Sviluppare i diversi tipi di apprendimento automatico
• Analizzare le metriche e i metodi di validazione di diversi algoritmi di apprendimento automatico
• Ricompilare le diverse implementazioni dei vari metodi di apprendimento automatico
• Determinare i modelli di ragionamento probabilistico
• Esaminare il potenziale del deep learning
• Dimostrare la conoscenza dei diversi algoritmi di apprendimento automatico

Modulo 4. Web analytics

• Generare conoscenze specialistiche nell'uso della Web Analytics
• Esaminare l'evoluzione e lo sviluppo dalle origini ai giorni nostri
• Stabilire una configurazione ottimale di Google Analytics, uno strumento di lavoro fondamentale nel Marketing online
• Analizzare il traffico web per comprendere il comportamento degli utenti
• Elaborare metriche di base e avanzate che ci consentano di valutare le hit o le interazioni con il sito web
• Determinare i parametri di monitoraggio: metriche e componenti
• Configurare lo strumento Google Analytics e l'uso di tag di tracciamento sul sito web
• Distinguere tra le due versioni esistenti di Google Analytics: UA e GA4
• Mettere in pratica l'organizzazione e la struttura di Universal Analytics: conti, proprietà e viste
• Analizzare il comportamento degli utenti attraverso l'interpretazione di report predeterminati e/o personalizzati
• Valutare i sottoinsiemi di traffico dei dati totali visualizzati nei report utilizzando i segmenti
• Valutare le conversioni ottimizzando la strategia di Marketing e prendere decisioni in base ai risultati ottenuti

Modulo 5. Sistemi scalabili ed affidabili per l’uso massivo dei dati

• Stabilire i concetti di affidabilità, scalabilità e manutenibilità
• Valutare modelli relazionali, documentali e di rete
• Analizzare l'archiviazione strutturata sotto forma di log, B-trees e altre strutture utilizzate nei motori di dati
• Esaminare i modelli di coerenza e la loro relazione con il concetto di replica
• Valutare i diversi modelli di replica e i problemi ad essi associati
• Sviluppare i principi fondamentali delle transazioni distribuite
• Esaminare il partizionamento del database e le relative key per assicurarsi che siano bilanciate

Modulo 6. Amministrazione dei sistemi per applicazioni distribuite

• Definire i requisiti per le applicazioni distribuite
• Utilizzare gli strumenti più avanzati per sfruttare le applicazioni distribuite
• Analizzare l'utilizzo di strumenti per la gestione delle infrastrutture
• Esaminare gli strumenti più utili per l'implementazione di modelli IaaS e PaaS
• Definire il modello PaaS e alcuni degli strumenti attualmente utilizzati per la sua implementazione
• Valutare gli strumenti di monitoraggio per i sistemi distribuiti
• Proporre tecniche di verifica e test per piattaforme distribuite
• Analizzare le opzioni più comunemente utilizzate nell'implementazione di piattaforme Cloud

Modulo 7. Internet of Things

• Determinare cosa sia IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things)
• Analizzare il consorzio Internet industriale
• Sviluppare l'architettura di riferimento dell'IoT
• Esaminare e classificare i sensori e i dispositivi IoT
• Stabilire i protocolli di comunicazione e le tecnologie utilizzate nell'IoT
• Analizzare i diversi tipi di piattaforme IoT
• Sviluppare i vari meccanismi di gestione dei dati
• Stabilire i requisiti di sicurezza per la gestione dei dati IoT
• Presentare le diverse aree di applicazione dell'IoT

Modulo 8. Gestione di progetti e metodologie Agile

• Presentare la metodologia PMI per la gestione dei progetti
• Stabilire la differenza tra progetti, programmi e portfolio di progetti
• Valutare l’evoluzione delle organizzazioni che lavorano con progetti
• Analizzare quali sono gli attivi dei processi nelle organizzazioni
• Esaminare la matrice dei gruppi di processi e delle aree di conoscenza analizzando i processi che la compongono
• Introdurre la famiglia di credenziali PMI per la gestione dei progetti
• Valutare il contesto delle metodologie Agile per la gestione dei progetti
• Definire il contesto VUCA (volatilità, incertezza, complessità e ambiguità)
• Identificare i valori di Agile
• Introdurre i 12 principi del manifesto Agile
• Analizzare il framework Agile SCRUM per la gestione dei progetti
• Definire i pilastri di Scrum
• Identificare e definire i valori di Scrum
• Stabilire i ruoli in un team Scrum
• Introdurre le cerimonie tipiche di Scrum
• Valutare gli artefatti utilizzati dal team Scrum
• Analizzare gli accordi del team Scrum
• Esaminare gli indicatori per misurare le performance di un team Scrum
• Introdurre il framework Agile KANBAN per la gestione dei progetti
• Analizzare gli elementi che compongono il metodo Kanban: valori, principi e pratiche generali
• Identificare e definire i valori Kanban
• Sviluppare i principi del metodo Kanban
• Analizzare le diverse pratiche generali del metodo Kanban
• Esaminare i parametri per valutare le prestazioni in Kanban
• Identificare e analizzare le differenze tra le tre metodologie: PMI, Scrum e Kanban

Modulo 9. Comunicazione, leadership e gestione di team

• Presentare le competenze gestionali necessarie per garantire il successo nel settore tecnologico
• Proporre un modello di leadership adatto al cambiamento
• Stabilire l'intelligenza emotiva come strumento di gestione di base in azienda
• Analizzare le opportunità di miglioramento attraverso il mentoring, il coaching e le loro differenze
• Promuovere un maggiore stato di consapevolezza sulla comunicazione
• Aumentare la soddisfazione del personale in azienda e ridurre i livelli di stress, migliorando le relazioni dei lavoratori con i superiori e i dipendenti, con i clienti e anche nella sfera personale
• Sviluppare strategie di negoziazione e risoluzione dei conflitti nell'azienda tecnologica

Una specializzazione completa e di grande interesse per gli esperti di IT, che permetterà di competere tra i migliori del settore"