Presentazione

In un'epoca di trasformazione digitale globale, raccogliere, strutturare e analizzare i dati generati da qualsiasi organizzazione è cruciale per acquisire conoscenze che guidino decisioni migliori. È fondamentale conoscere e saper applicare gli strumenti disponibili come l'analisi dei big data, l'intelligenza artificiale e la business intelligence. Grazie al master in Big Data, Intelligenza Artificiale e Business Analytics, gli studenti acquisiranno le competenze necessarie per applicare questi sistemi e tecnologie, migliorando la gestione delle diverse aree funzionali aziendali e ottimizzandone le prestazioni. La fromazione, con una metodologia flessibile 100% online e il supporto di professionisti esperti, offre un'opportunità preziosa di crescita professionale.

Obiettivi:

- Conoscere i concetti chiave dei big data.
- Implementare sistemi di analisi dei dati.
- Utilizzare l'analisi predittiva dei dati con il data mining e il machine learning.
- Comprendere i diritti e la protezione delle opere realizzate con l'intelligenza artificiale.
- Pianificare il lavoro di posizionamento sul web.
- Utilizzare in modo strategico la gestione professionale dei social media.
- Eseguire analisi web con Google Analytics, Tag Manager e Looker Studio.

Attestato

Diploma di Master in Big Data, Intelligenza Artificiale e Business Analytics di 1500 ore, rilasciato da EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, appartente al piano formativo Euroinnova Formazione e recante il marchio di eccellenza accademica in educazione on-line rilasciato da QS World University Rankings.

Durata

12 mesi, 1.500 ore

Programma

MODULO 1. ANALISI DEI DATI NEL CONTESTO ORGANIZZATIVO
UNITÀ DIDATTICA 1. SISTEMI DI REPERIMENTO DELLE INFORMAZIONI IN QUALSIASI ORGANIZZAZIONE
UNITÀ DIDATTICA 2. FONTI DI DATI
UNITÀ DIDATTICA 3. I DATI APERTI
UNITÀ DIDATTICA 4. DAI BIG DATA AI LINKED OPEN DATA
UNITÀ DIDATTICA 5. BIG DATA E MARKETING
UNITÀ DIDATTICA 6. PRE-ELABORAZIONE ED ELABORAZIONE DEI DATI

MODULO 2. BIG DATA PER LE ORGANIZZAZIONI
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE AI BIG DATA
UNITÀ DIDATTICA 2. FASI DEL PROGETTO BIG DATA
UNITÀ DIDATTICA 3. DATA MINING E MACHINE LEARNING
UNITÀ DIDATTICA 4. CICLO DEL DATA MINING
UNITÀ DIDATTICA 5. RAPPORTO TRA INTELLIGENZA ARTIFICIALE E BIG DATA
UNITÀ DIDATTICA 6. ANALITICA AUMENTATA

MODULO 3. INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LE AZIENDE
UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
UNITÀ DIDATTICA 2. ALGORITMI APPLICATI ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
UNITÀ DIDATTICA 3. SISTEMI ESPERTI
UNITÀ DIDATTICA 4. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO
UNITÀ DIDATTICA 5. ESTRAZIONE DELLA STRUTTURA DEI DATI: CLUSTERING
UNITÀ DIDATTICA 6. SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE
UNITÀ DIDATTICA 7. CLASSIFICAZIONE
UNITÀ DIDATTICA 8. RETI NEURALI E DEEP LEARNING
UNITÀ DIDATTICA 9. SISTEMI DI SCELTA

MODULO 4. ANALISI AZIENDALE: BUSINESS INTELLIGENCE APPLICATA
UNITÀ DIDATTICA 1. DATAMART. CONCETTO DI DATABASE DIPARTIMENTALE
UNITÀ DIDATTICA 2. DATABASE RELAZIONALI
UNITÀ DIDATTICA 3. DATAWAREHOUSE O DATAWAREHOUSE AZIENDALE
UNITÀ DIDATTICA 4. CONOSCENZA DEL CLIENTE
UNITÀ DIDATTICA 5. ANALISI DEL CLIENTE
UNITÀ DIDATTICA 6. BENEFICI DI UNA STRATEGIA DI CRM IN AZIENDA

MODULO 5. STRUMENTI PER L'ANALISI INTEGRALE (I)
UNITÀ DIDATTICA 1. DATABASE 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
UNITÀ DIDATTICA 6. BUSINESS INTELLIGENCE E STRUMENTI ANALITICI

MODULO 6. STRUMENTI PER L'ANALISI INTEGRALE (II)
UNITÀ DIDATTICA 1. BUSINESS INTELLIGENCE CON POWER BI
UNITÀ DIDATTICA 2. STRUMENTO TABLEAU
UNITÀ DIDATTICA 3. STRUMENTO QLIKVIEW
UNITÀ DIDATTICA 4. PYTHON E ANALISI DEI DATI
UNITÀ DIDATTICA 5. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA
UNITÀ DIDATTICA 6. LOOKER