Impara a gestire i Big Data e cogli nuove opportunità di business

Sono Valerio Raganelli, docente ed esperto in Statistica e Analisi dei dati e ho creato questo “Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis” per permettere a chiunque (studenti, manager e professionisti) di acquisire consapevolezza delle potenzialità dei Big Data e delle tecniche di gestione.

Perchè scegliere questo corso?


Il “Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis” offre una larga panoramica del mondo dei Big Data, soffermandosi in particolare sull’impatto rivoluzionario che hanno avuto nel mondo dell’analisi dei dati e della statistica in generale. Infatti avere a disposizione una mole notevole di dati consente l’applicazione a pieno regime di modelli statistici con una forte affidabilità, permettendo l’applicazione degli stessi nei settori più disparati (manifatturiero, commerciale, sportivo, medico ecc…) e per scopi totalmente nuovi nel mondo del business. Conoscere quali siano i passaggi fondamentali nella gestione dei Big Data (reperimento dalle fonti, applicazione delle tecniche di pulizia e preparazione a seconda della struttura dei dati , scelta del corretto modello di previsione e classificazione, ecc…) è diventato un requisito indispensabile non solo per programmatori e tecnici informatici, ma anche per manager che vogliano sfruttare a pieno la risorsa di dati a loro disposizione. Data l’eterogeneità di applicazioni e strumenti a disposizione, il master non si sofferma eccessivamente su tecnicismi, lasciando spazi ad approfondimenti personali a seconda di interessi specifici, ma offre un’esaustiva descrizione sulle modalità di trattamento dei Dati. Il corsista potrà quindi comprendere quali siano i passaggi fondamentali, le criticità e i corretti modelli da applicare nella gestione dei Big Data.

Cosa imparerai con questo corso?


Iscriviti al mio corso online “Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis” e avrai accesso alle mie lezioni dove imparerai:

 Ad acquisire lessico tecnico professionale;

 A gestire il processo di Big Data Management; 

 A preparare database più o meno strutturati per l’analisi; 

 A scegliere il modello o algoritmo statistico corretto a seconda degli scopi; 

 A cogliere opportunità di business grazie all’utilizzo di Big Data provenienti da fonti diverse e in diversi settori.

Iscrivendoti al corso avrai questi bonus:


Accesso Illimitato

Studia H24 e 7 giorni su 7

Workspace

Classe virtuale esclusiva

Certificato Finale

Inclusivo di N° di licenza

Materiale Didattico

A tua disposizione

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Esercitazioni

Fai pratica con il tuo corso

Programma del Corso

LA RIVOLUZIONE DEI BIG DATA
Presentazione Master Big Data Analysis FREE 00:05:05
Definizione e origine dei Big Data 00:09:44
Materiale didattico del corso 00:02:00
Il ruolo del Data Scientist 00:11:33
L’approccio della Business Intelligence 00:07:37
Struttura di dati e basi dati 00:08:37
Prime applicazioni di Big Data 00:08:31
L'INFORMAZIONE NEI DATI
Dato vs informazione 00:05:09
Dimensioni e caratteristiche dei Big Data 00:13:50
Come trattare i Big Data e il processo di creazione 00:07:05
Big Data nell’industria 4.0 e Internet of Things 00:14:21
DATA E WEB MINING
Definizione di Data Mining 00:10:28
Tecniche statistiche di Data Mining 00:10:04
Tipologie di approccio al Data Mining 00:09:08
Applicazioni di Data Mining nel marketing 00:09:01
Il Web Mining 00:05:59
Web Mining: case history 00:10:58
ANALISI QUANTITATIVA DEI DATI
Concetto di variabile aleatoria e distribuzione di frequenza 00:14:27
Teorema del limite centrale 00:09:16
Strumenti statistici descrittivi 00:15:53
La media mobile 00:16:41
Indici di variabilità – Parte 1 00:14:26
Indici di variabilità – Parte 2 00:11:45
Indici di forma – Parte 1 00:10:24
Indici di forma – Parte 2 00:09:45
DATA CLEANING
Outlier e carte di controllo – Parte 1 00:16:39
Outlier e carte di controllo – Parte 2 00:14:58
Outlier e carte di controllo – Parte 3 00:10:33
Interpolazione e perequazione – Parte 1 00:14:24
Interpolazione e perequazione – Parte 2 00:12:56
Interpolazione e perequazione – Parte 3 00:07:10
DIPENDENZA TRA VARIABILI
Impostazione dei metodi di previsione 00:06:43
Fasi dei metodi di previsione 00:16:25
Il rumore 00:16:43
Correlazioni tra variabili – Parte 1 00:13:34
Correlazioni tra variabili – Parte 2 00:11:32
Correlazioni tra variabili – Parte 3 00:11:48
Il modello di regressione 00:09:51
La regressione lineare – metodo dei minimi quadrati 00:11:38
Esempi di regressione lineare 00:04:43
Trasformazioni di variabili e adeguatezza del modello 00:14:00
Ipotesi per il modello di regressione lineare 00:14:45
Regressione lineare multipla 00:14:00
METODI DI ANALISI
Algoritmi di previsione – Parte 1 00:16:54
Algoritmi di previsione – Parte 2 00:04:20
Algoritmi di classificazione – Parte 1 00:15:11
Algoritmi di classificazione – Parte 2 00:10:28
Algoritmi di classificazione – Parte 3 00:17:41
Supervisione del modello 00:11:02
Criticità 00:10:34
NORMALIZZAZIONE DEI DATI
L’importanza della Normale nei Big Data 00:11:35
Variabili casuali continue 00:13:52
Variabile casuale Normale 00:15:34
Standardizzazione della variabile casuale Normale 00:17:00
Approssimazioni alla variabile casuale Normale 00:15:17
DATA VISUALIZATION NEI BIG DATA
Istogrammi e approssimazioni alla Normale 00:07:53
Diagrammi a dispersione 00:06:34
Boxplot e Corrplot 00:07:22
Altre rappresentazioni 00:13:07
Quale grafico scegliere 00:05:42
TEST FINALE
Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis 00:15:00

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Valerio RaganelliConsulente indipendente e docente in Statistica, Data Analysis e Predictive Analytics

Consulente indipendente e docente specializzato in statistica, modellizzazione statistica-matematica e Predictive Analytics. 
Laureato in Fisica presso l’Università degli Studi La Sapienza di Roma e specializzato in Statistica Matematica presso il Politecnico Federale Svizzero di Losanna, vanta una trentennale esperienza presso importanti organi internazionali, quali l’Agenzia Spaziale Europea (come responsabile del funzionamento del sistema di gestione informatico della base dati) e la Direzione Generale per gli Affari Economici e Finanziari della Commissione delle Comunità Europee.
Presso quest’ultima ha partecipato attivamente alla gestione del modello Link e del modello Comet, potenti strumenti di elaborazione dati usati per le proiezioni macroeconomiche dalla CEE.
Precedentemente, per conto di Italsiel Spa, ha partecipato alla creazione di algoritmi e modelli statistici per la previsione del gettito fiscale da parte della Ragioneria Generale dello Stato.
Autore di numerose pubblicazioni tecnico scientifiche ha, in seguito, avviato una carriera da consulente indipendente tramite la società Cassiodorus Consulting (www.cassiodorus.it) portando in dote le esperienze acquisite negli anni supportate in aula da Case History di statistica applicata nei più svariati contesti.

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  • Attestato Incluso
  • Corso Accreditato
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