Per chi vuole investire oggi
in una delle competenze chiave del domani

DATA MINING

Tecniche statistiche e di machine learning per l’analisi e l’estrazione di modelli dai dati con il software Weka.

Verranno trattati i seguenti argomenti:

• Caratteristiche dei dati, istanze, attributi, filtering e resampling
• Analisi di attributi: correlazioni, principal components
• Algoritmi di machine learning per la classificazione e la regressione: decision trees, Support Vector Machines, naive bayes
• Algoritmi per il clustering: K-means e canopy
• Algoritmi di association rule: apriori e ECLAT
• Algortimi per il forecasting di serie temporali
• Natural Language Processing per la strutturazione di dati testuali
• Deep Learning con algoritmi di reti neurali

MODELLI DEL COMPORTAMENTO UMANO

Modelli statistici del comportamento umano, sociologia computazionale, personality e mobility computing. Verranno trattati i seguenti argomenti:

• Metodi per l’acquisizione quantitativa di dati comportamentali
• Metodi e strumenti per lo studio delle reti sociali
• Metodi per la predizione di comportamenti di acquisto
• Metodi per la predizione di comportamenti di mobilità
• Metodi per la predizione di comportaemnti devianti

BUSINESS INTELLIGENCE

Tecniche di visualizzazione e di analisi critica dei dati con Tableau. Verranno trattati i seguenti argomenti:

• Business models e business model canvas
• Principali Key Performance Indicators per il business e il marketing
• Strumenti per il calcolo del potential market
• Selezione dei dati e data blending
• Plotting di grafici in Tableau: barchart, piecharts, linecharts e geo charts
• Trend lines e visualizzazione del forecasting

WEB ANALYTICS

Utilizzo delle piattaforme di web analytics (Google e Facebook analytics) per il web marketing, tecniche di SEO e digital strategies. Verranno trattati i seguenti argomenti:

• Funzionalità di Google Analytics
• Funzionalità di Facebook Insights
• Creazione di audience e campagne
• Tecniche di SEO
• Tecniche di content marketing
• Touchpoint attribution

PYTHON PER ANALISI DATI

Utilizzo di Python come linguaggio di scripting per la manipolazione e l’analisi dei dati. Verranno trattati i seguenti argomenti:

• Lettura argomenti da linea di comando
• Lettura e scrittura file testo e file binari
• Utilizo di RE per le regular expressions
• Utilizzo di Numpy per calcoli vettoriali
• Operatori di riduzione della dimensionalità degli array
• Matplotlib e Pyplot per creazione di grafici 2D e 3D
• Pandas per la manipolazione delle strutture dati
• Funzioni di modifica delle strutture dati: apply, applymap e groupby
• Scipy.stats per analisi statistiche: Correlazioni e Chi-quadro per feature selection

BIG DATA

Introduzione alle connessioni database per big data con Python. Verranno trattati i seguenti argomenti:

• importazione dati da PostgreSQL in Pandas
• Database SQL, noSQL e distribuiti
• Metodi per la gestione di Big Data

PRIVACY E GDPR

Presentazione del quadro legislativo in materia di privacy, principi guida e fondamenti della protezione dei dati. Verranno trattati i seguenti argomenti:

• Evoluzione della normativa Privacy
• Le tipologie di dati e i principi applicabili al trattamento
• L’organizzazione e gli adempimenti per il rispetto del trattamento dei dati
• Ruoli e profili organizzativi per la data protection
• Gli amministratori di Sistema: nomina e attività
• I diritti riconosciuti ai proprietari dei dati
• I data breach e la gestione della violazione dati
• Responsabilità e le sanzioni

DATA STORYTELLING

Introduzione alle strutture, i principi e i meccanismi della narrazione al servizio di una comunicazione efficace e coinvolgente. Verranno trattati i seguenti argomenti:

• Promuovere un progetto. Persuadere, ingaggiare e muovere all’azione chi ci ascolta
• Presentare dei dati. Ispirare un insight o argomentare una tesi dando peso ed efficacia comunicativa a numeri e dati
• Valorizzare sé stessi. Ottenere visibilità, riconoscibilità e memorabilità valorizzando la propria esperienza, la propria competenza e il proprio talento