Tecniche di analisi e valutazione Big Data

Informazioni aggiuntive

Durata del corso

60 ore

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

Diploma

Attestato rilasciato

Attestato di frequenza

Fascia oraria

Modalità di erogazione

Caratteristiche destinatari

Età destinatari

Modalità di erogazione FAD

Costo

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

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