Data Science

COME TRASFORMARE I BIG DATA IN CONOSCENZA UTILE PER LO SVILUPPO DEL BUSINESS

Il corso è pensato per chiunque lavori con i dati, a prescindere dal background tecnico. Durante gli incontri verranno presentate le nozioni tipiche della scienza dei dati (metodologie, famiglie di algoritmi …) e use case, che consentiranno di entrare in contatto con i suoi risvolti pratici.
Gli utenti che hanno già acquisito le nozioni di base relative alla data science potranno sperimentare l’uso di uno strumento operativo per sviluppare progetti in questo ambito.
Approfondimento di uno strumento visuale in grado di supportare sia utenti tecnici che business user nell’uso della Data Science.

FOCUS degli incontri:

  • modulo 1: DATA SCIENCE FUNDAMENTALS – 4 ore
  • modulo 2: DATA SCIENCE TOOL ABILITANTI AI PROCESSI DI ANALISI – 4 ore

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LA NOSTRA ESPERTA

Giulia Lucherini Bnova

Giulia LUCHERINI
Laurea in economia, commercialista per caso, Business Analyst per passione. Dopo un Master di II livello in Data Science presso l’Università di Pisa entra in Bnova dove collabora col team di Data Science. Si dedica allo studio del contesto oggetto di indagine, dell’individuazione di KPI funzionali e di analisi che apportino valore aggiunto agli interessi dell’azienda cliente, e inoltre, collabora col team di data science nelle decisioni relative all’uso di tecniche di machine learning per gli scenari analizzati nonché nella parte di data visualization.
Oggi Bnova è riconosciuta in Italia come un riferimento nell’ambito dei Big Data e come un’importante Boutique Company per la Data Intelligence.

 

IL PROGRAMMA DEL CORSO

Modulo 1: DATA SCIENCE FUNDAMENTALS – 4 ore

  • Business Intelligence e Data Science – elementi di contatto e nuovi sviluppi
  • La genesi dei Big Data: perché è ancora utile parlarne
  • Le 6 fasi della data science
  • Overview dei modelli analitici esistenti e i relativi ambiti applicativi

Modulo 2: DATA SCIENCE TOOL ABILITANTI AI PROCESSI DI ANALISI – 4 ore

  • Dataiku, il tool collaborativo di Data Science
  • Come prevedere il tasso di abbandono dei clienti – un caso pratico
  • Progetti di data science

 

COME SI SVOLGERÀ IL CORSO

Incontri online in live streaming
8 ore: 4 incontri di 2 ore

n. minimo di partecipanti: 5

Al termine del corso i partecipanti riceveranno l’attestato di partecipazione.

 

 

RICHIEDI INFORMAZIONI

Per avere maggiori informazioni compila il form che trovi di seguito
oppure contatta Piera Iorio 050 754 143 – iorio@polotecnologico.it

 


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