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Questo corso è rivolto a un'ampia varietà di profili ed è applicabile a qualsiasi settore, considerato che è adatto a tutte quelle persone in possesso di un titolo universitario che desiderano acquisire conoscenze sulle tecnologie di analisi e elaborazione dei dati.

Presentazione

Scegli la formazione targata EDUCA!

Master in Big Data e Business Intelligence, un percorso di Educa Business School.

Con l'aumento dell'utilizzo di ICT, Internet e Cloud Computing in tutti i settori, i concetti di Big Data e Business Intelligence stanno diventando sempre più presenti, poiché rappresentano un'opportunità per quegli enti che vogliono elaborare e analizzare i dati come supporto nei processi decisionali e nell’ottimizzazione dei costi. Con questo Master in Big Data e Business Intelligence, viene offerta formazione in tecnologie e metodologie di analisi dei dati, in modo che attraverso l'integrazione della tecnologia, vengano sviluppate le capacità analitiche necessarie per estrarre e valutare i dati in modo efficace.

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OBIETTIVO

- Conoscere e identificare le fasi di un progetto Big Data.
- Imparare i concetti di database NoSQL, Data Warehouse e Data Mining, nonché la loro applicazione.
- Creare e gestire un database in MongoDB ed elaborare i dati con Hadoop.
- Comprendere cos'è la business intelligence e quali tipi di strumenti esistono per la sua applicazione.
- Gestire Pentaho e la sua integrazione con MogoDb, Hadoop e Weka, per l'analisi e l'elaborazione dei dati.
- Comprendere l'uso dell'analisi web per i Big Data e la sua applicazione tramite Google Analytics.
- Eseguire la programmazione statistica di base in Python e R

Attestato

Titolo rilasciato da EDUCA BUSINESS SCHOOL come Business School accreditata per l'insegnamento di formazione superiore post-laurea, con validità professionale a livello internazionale.

Durata

600 ore

Programma

MODULO 1. CONCETTIPROPEDEUTICI DI BIG DATA E BUSINESS INTELLIGENCE

- UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE AI BIG DATA
- UNITÀ DIDATTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE E SOCIETÀ DELL'INFORMAZIONE
- UNITÀ DIDATTICA 3. FASI DI UNPROGETTO DI BIG DATA
- UNITÀ DIDATTICA 4. PRINCIPALIPRODOTTI DI BUSINESS INTELLIGENCE


MODULO 2. TECNOLOGIAPER LA BUSINESS INTELLIGENCE

- UNITÀ DIDATTICA 1. DATA MINING E APPRENDIMENTO AUTOMATICO
- UNITÀ DIDATTICA 2. DATAMART. CONCETTO DI BANCA DATI DIPARTIMENTALE
- UNITÀ DIDATTICA 3. DATAWAREHOUSE O DATASTORE AZIENDALE
- UNITÀ DIDATTICA 4. BUSINESS INTELLIGENCE E STRUMENTI DI ANALISI
- UNITÀ DIDATTICA 5. STRUMENTOPOWERBI
- UNITÀ DIDATTICA 6. STRUMENTO TABLEAU
- UNITÀ DIDATTICA 7. STRUMENTO QLIKVIEW


MODULO 3. STRUMENTIPER LO SFRUTTAMENTO E L'ANALISI DEI BIG DATA

- UNITÀ DIDATTICA 1. BANCHE DATI NOSQL E STORAGE SCALABILE
- UNITÀ DIDATTICA 2. INTRODUZIONE A UN SISTEMA DI DATABASE NOSQL: MONGODB
- UNITÀ DIDATTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
- UNITÀ DIDATTICA 4. WEKA E DATA MINING
- UNITÀ DIDATTICA 5. PENTAHO UNA SOLUZIONE OPEN SOURCEPER LA BUSINESS INTELLIGENCE


MODULO 4. ANALISI DEL WEB E BIG DATA

- UNITÀ DIDATTICA 1. CHE COS'È LA WEB ANALYTICS?
- UNITÀ DIDATTICA 2. ANALISI WEB DI BASE: INTRODUZIONE
- UNITÀ DIDATTICA 3. ANALISI DELLE INFORMAZIONI QUANTITATIVE
- UNITÀ DIDATTICA 4. ANALISI DELL'INFORMAZIONE QUALITATIVA
- UNITÀ DIDATTICA 5. DEFINIZIONE DI KPIS
- UNITÀ DIDATTICA 6. CI: INTELLIGENZA COMPETITIVA
- UNITÀ DIDATTICA 7. ANALISI DEL WEB 2.0. TELEFONI CELLULARI E VIDEO
- UNITÀ DIDATTICA 8. ANALISI DEL WEB 2.0. SOCIAL NETWORKS
- UNITÀ DIDATTICA 9. PROBLEMI E SOLUZIONI DI WEB ANALYTICS
- UNITÀ DIDATTICA 10. OLTRE I DATI
- UNITÀ DIDATTICA 11. DAI BIG DATA AL LINKED OPEN DATA


MODULO 5. WEB ANALYTICS CON GOOGLE ANALYTICS

-UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE A GOOGLE ANALYTICS
- UNITÀ DIDATTICA 2. INTERFACCIA E NAVIGAZIONE
- UNITÀ DIDATTICA 3. DOSSIER
- UNITÀ DIDATTICA 4. CAMPAGNE E CONVERSIONI


MODULO 6. INTRODUZIONE ALLAPROGRAMMAZIONE STATISTICA

- UNITÀ DIDATTICA 1. PYTHON E L’ANALISI DEI DATI
- UNITÀ DIDATTICA 2. R COME STRUMENTOPER BIG DATA