Big Data e analisi dei dati

Big Data e Analisi dati

DURATA: 2 ore.

DESTINATARI

Utenti con necessità di conoscere ed impiegare al meglio l’analisi dei dati, compresi i cosiddetti big-data, generati dai processi aziendali lungo tutta la catena del valore.

OBIETTIVI

Il modulo ha lo scopo di introdurre l’utente nel mondo dei dati, con particolare riferimento alla individuazione delle informazioni con impatto economico incluse nei dati che circolano in azienda o che vengono generati dai fornitori e dai clienti.

CONTENUTI

  • Introduzione al modulo
  • Cosa sono i dati e i Big Data
  • Come nasce un dato; i tipi di dato
  • Cosa possiamo fare con i dati;
  • Cosa sono i Big Data
  • Dati strutturati e non Strutturati
  • Cosa possiamo fare con i Big Data
  • Big data Analytics
  • La società del futuro
  • Considerazioni Finali
  • Punti Chiave di questo Modulo

ATTESTATI

A ciascun partecipante al corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione.

Approfondimento sull’evoluzione dei dati e sulle discipline che li usano per creare valore nei processi aziendali


DURATA: 3 ora

DESTINATARI

Utenti con necessità di conoscere quali campi del data science usare per ottenere risultati dai dati e quali sono gli aspetti e le criticità da considerare in un modello produttivo data-driven.

OBIETTIVI

Il modulo ha lo scopo di approfondire le conoscenze dell’utente nel mondo dei Big Data con particolare riferimento alla evoluzione delle tecniche a supporto del ciclo di vita del dato. Mira inoltre alla individuazione delle competenze necessarie per l’ottenimento e la valorizzazione dei risultati nei differenti campi di applicazione.

CONTENUTI

  • Introduzione al modulo
  • Evoluzione dei dati legata alle Fasi Internet
  • I campi del Data Science
  • Analysis vs Analytics
  • Ciclo di vita dei Big Data
  • Analisi di Big Data, un cambio di prospettiva
  • Criticità legate alla protezione dei dati
  • Modello produttivo basato su big data
  • Creare valore con Big Data
  • Open Data
  • Esempi di applicazioni
  • Considerazioni Finali
  • Punti Chiave di questo Modulo

ATTESTATI

A ciascun partecipante al corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione.


Esplorazione di infrastrutture Big Data indispensabili per memorizzare ed analizzare dati.


DURATA: 3 ore

DESTINATARI

Utenti con necessità di conoscere ed impiegare al meglio le tecnologie Big Data per creare l'infrastruttura adatta ad accogliere i dati, trasferirli nella piattaforma di elaborazione e processarli in tempi utili.

OBIETTIVI

Il modulo ha lo scopo di approfondire le conoscenze dell'utente nel mondo dei Big Data trasferendo le nozioni fondamentali sulle tecnologie ed architetture con particolare riferimento ad Hadoop, Spark e Kafka per la gestione e lo sviluppo delle applicazioni. Mira inoltre al raggiungimento delle competenze di base sull'utilizzo delle tecnologie mediante visualizzazione di esempi guidati.

CONTENUTI

  • Introduzione al modulo
  • L'infrastruttura a prova di big data
  • Tecnologie per lo storage dei dati
  • Ecosistema Apache Hadoop
  • Elaborare progetti di importazione dati nel cluster Hadoop
  • Apache Spark
  • Sviluppare applicazioni batch per Spark
  • Apache Kafka
  • Sviluppare applicazioni streaming per Spark
  • Big Data Project RoadMap
  • Considerazioni Finali
  • Punti Chiave di questo Modulo

ATTESTATI

A ciascun partecipante al corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione.

Introduzione all'uso della statistica per l'analisi dei dati


DURATA: 1 ora

DESTINATARI

Utenti con necessità di avere una base di conoscenza della statistica per eseguire al meglio l'analisi dei dati e cominciare ad avere gli strumenti necessari per analizzare i cosiddetti big-data, che possono essere generati dai processi aziendali lungo tutta la catena del valore. Il requisito del corso è una solida conoscenza scientifico-matematica.

OBIETTIVI

Il modulo ha lo scopo di fornire le nozioni di base della statistica con una attenzione specifica alle distribuzioni di probabilità.

CONTENUTI

  • Introduzione al modulo
  • Tipologia dei dati
  • Definizione di campione e popolazione
  • Principali indici statistici per campione e popolazione
  • Studio del campione
  • Distribuzione dei dati (distribuzione di probabilità)
  • Distribuzione di tipo Gaussiano (normale)
  • Le altre distribuzioni di probabilità
    • chi quadrato
    • t di Student
    • F di Fischer
  • Approssimazione, Percentuale, Media geometrica
  • Considerazioni Finali
  • Punti Chiave di questo Modulo

ATTESTATI

A ciascun partecipante al corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione.

Uso della statistica per l'analisi dei dati con la finalità di fornire strumenti pratici per analizzare i dati campionari al fine di stimare un fenomeno di una popolazione


DURATA: 3 ore

DESTINATARI

Utenti con necessità di avere una conoscenza della statistica per eseguire al meglio l'analisi dei dati e cominciare ad avere gli strumenti necessari per analizzare i cosiddetti big-data, che possono essere generati dai processi aziendali lungo tutta la catena del valore. Il requisito del corso è una conoscenza statistica di base: principali indici statistici e le distribuzioni di probabilità.

OBIETTIVI

Il modulo ha lo scopo di fornire le nozioni di inferenza statistica volte all'operatività della tecnica statistica.

CONTENUTI

  • Introduzione al modulo
  • Definizione di inferenza statistica
  • Numerosità campionaria
  • Intervalli di confidenza
  • Definizione
  • Intervallo di confidenza per media (varianza nota)
  • Intervallo di confidenza per media (varianza ignota)
  • Intervallo di confidenza per la varianza
  • Esempi
  • Test delle ipotesi statistiche
    • Definizione e procedimento
    • Errore di prima e seconda specie
    • Regione critica
    • Test delle ipotesi per una media (varianza nota)
    • Test delle ipotesi per una media (varianza ignota)
    • Test delle ipotesi per confronto tra medie (varianza nota)
    • Test delle ipotesi per confronto tra medie (varianza ignota)
    • Test delle ipotesi per varianza
    • Test delle ipotesi per confronto tra varianze
    • Esempi
    • Coefficiente di correlazione
  • Considerazioni Finali
  • Punti Chiave di questo Modulo

ATTESTATI

A ciascun partecipante al corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione.