Tecniche di analisi e valutazione Big Data
Informazioni aggiuntive
Durata del corso | 60 ore |
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Inizio corso | a completamento gruppo classe |
Orario | in orario lavorativo |
Sede | AZIENDA |
Posti disponibili | 4 |
Destinatari | Dipendenti di aziende aderenti a Fondimpresa – Tutte le persone interessate – |
Titolo di studio richiesto | |
Attestato rilasciato | Attestato di frequenza |
Fascia oraria | |
Modalità di erogazione | |
Caratteristiche destinatari | |
Età destinatari | |
Modalità di erogazione FAD | |
Costo | euro 600.00 + IVA – gratuito per dipendenti di aziende aderenti a Fondimpresa |
Termine Iscrizioni |
Descrizione
Percorso formativo approvato da Fondimpresa, a valere sull’Avviso 2/2023, finanziabile per i dipendenti di aziende aderenti, su Conto di Sistema e Conto Formazione.
Per percorsi formativi personalizzati e per maggiori informazioni:
Orjola Rexha – 011.4379979 – orjola.rexha@fortechance.it
Negli ultimi anni vi è stata una crescita esplosiva nella quantità di dati generati e raccolti dalle aziende. L’analisi dei Big Data pertanto oggi ricopre un ruolo strategico per le organizzazioni, in quanto può essere di supporto nella valutazione di dati, per prendere decisioni fondamentali per indirizzare le scelte e definire obiettivi aziendali. Infatti, con l’analisi dei big data è possibile ottimizzare i processi aziendali, identificare nuove opportunità di mercato, comprendere meglio il comportamento del cliente e poter così personalizzare i prodotti e i servizi.
In tal senso il corso intende applicare le tecniche di analisi appropriate per estrarre informazioni utili e significative dai dati valutarne la qualità, rilevare errori e problemi e garantire l’affidabilità delle informazioni utilizzare strumenti e software per l’analisi dei Big Data e comunicare in modo chiaro e conciso i risultati ottenuti.
Definizione di Big Data
Caratteristiche principali dei Big Data: volume, velocità, varietà, veridicità, valore
Architettura dei Big Data
- Architettura di un sistema Big Data
- Componenti principali
- Hadoop e ecosistema
Tecnologie di storage e gestione dei dati
- Databases NoSQL
- Data Warehousing
- Sistemi di file distribuiti
Strumenti di analisi e processamento
Strumenti di analisi predittiva e machine learning
Metodologie di analisi dei dati
- Analisi esplorativa dei dati
- Estrazione di conoscenza dai dati
Analisi delle serie temporali