DATA SCIENTIST 003

€245.00 (In Stock)

Presentazione del corso
Il corso Data Scientist è un percorso di qualifica professionale rivolto a chi desidera sviluppare competenze avanzate nella raccolta, organizzazione, analisi e interpretazione dei dati, anche di grandi dimensioni e a differente strutturazione. Il percorso è progettato in conformità allo standard minimo di percorso formativo approvato dalla Regione Lazio e consente di acquisire competenze tecniche, analitiche e organizzative oggi centrali nei processi di business intelligence, data mining, machine learning e data visualization.

Profilo professionale
Il Data Scientist si occupa di modellizzare problemi complessi a supporto della presa di decisioni, progettando modalità di analisi matematica e statistica su dati strutturati, non strutturati e big data. Individua, sviluppa e applica metodi e tecniche di raccolta, organizzazione e standardizzazione dei dati, applica protocolli di data mining per produrre analytics descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi, implementa algoritmi e software di analisi e machine learning e comunica i risultati delle analisi tramite tecniche di data visualization. Inoltre definisce e implementa le caratteristiche organizzative dei processi stabili di data analytic.

A chi è rivolto
Il corso è rivolto a candidati con una base formativa già solida in ambito tecnico-scientifico e digitale, in particolare a diplomati ITS, laureati triennali o in possesso di titolo superiore in ambito matematico, fisico, statistico o informatico. Per i cittadini stranieri è richiesta la conoscenza della lingua italiana almeno a livello B1 del Quadro Comune Europeo di Riferimento per le Lingue; per i cittadini extracomunitari è richiesto un regolare permesso di soggiorno valido per l’intera durata del percorso, oppure documentazione attestante la richiesta di rinnovo.

Obiettivi formativi
Il percorso consente di acquisire competenze per:
raccogliere, organizzare, trasformare e preparare dati provenienti da fonti eterogenee;
applicare metodi e tecniche di data mining su dati strutturati e non strutturati;
sviluppare modelli analitici matematici e statistici per l’interpretazione dei dati;
utilizzare linguaggi e strumenti di programmazione orientati ai data analytics;
progettare modelli e algoritmi di machine learning e analisi di big data;
rappresentare gli esiti delle analisi con strumenti di data visualization;
supportare i processi organizzativi e decisionali attraverso modelli di data analytic.

Competenze in uscita
Al termine del corso il partecipante sarà in grado di:
definire i fabbisogni di analisi dati sulla base delle esigenze aziendali;
identificare e caratterizzare le sorgenti informative utili ai processi di analisi;
svolgere attività di data gathering, data transformation e data configuration;
utilizzare SQL e strumenti di interazione con basi dati relazionali e No-SQL;
applicare tecniche di data mining, cluster analysis, regression analysis, classification analysis e analisi di informazioni non strutturate;
sviluppare modelli di machine learning e approcci di analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva;
ottimizzare processi di data curation, data quality control, data integrity e interoperability;
trasferire gli esiti delle analisi ai livelli aziendali coinvolti nella definizione delle strategie di business.

Programma didattico
Il percorso formativo è articolato in unità di apprendimento che coprono i principali ambiti della professione.

1.      Inquadramento della professione
Orientamento al ruolo, elementi di diritto del lavoro, contrattualistica, regimi fiscali e responsabilità civile.

2.      Inquadrare i fabbisogni di business intelligence
Caratteristiche della business intelligence, principi applicati all’economia aziendale, normativa privacy, diritto in materia di proprietà intellettuale dei dati e capacità di definire i fabbisogni di data mining nel rispetto della riservatezza e della tutela dei dati.

3.      Fondamenti di basi dati
Basi di dati relazionali e No-SQL, linguaggio SQL e strumenti di interazione con basi dati. Questa unità, insieme alle prime due, va realizzata nell’ordine previsto dallo standard regionale.

4.      Organizzare i dati oggetto di analisi
Metodi e tecniche di data gathering, transformation e configuration, strumenti di memorizzazione e recupero dati, identificazione delle sorgenti informative, selezione e preparazione dei dati, gestione degli errori e dei dati mancanti.

5.      Applicare tecniche di data mining
Tecniche di data mining, cluster analysis, regression analysis, classification analysis, anomaly detection, association rule learning, decision tree, neural networks, rule induction, data warehouse e metodi di analisi di informazioni non strutturate.

6.      Fondamenti di programmazione applicata ai dati analytics
Linguaggi di programmazione orientati ai data analytics, con riferimento a R, Python e strumenti analoghi per l’elaborazione e l’analisi dei dati.

7.      Ottimizzare i processi di gestione di dati e big data
Problematiche e specificità dei big data, data curation, data quality control, data integrity and interoperability, standardizzazione e ottimizzazione dei processi di gestione e aggiornamento dei dati.

8.      Sviluppare modelli ed algoritmi per l’analisi di big data
Modelli analitici matematici e statistici, forecasting modeling, natural language processing, clustering modeling, classification modeling, machine learning, deep learning, big data analytics platforms e strumenti di data visualization.

9.      Sviluppare ed organizzare i processi di data analytic
Modelli organizzativi data-driven, strutture centralizzate o matriciali, trasferimento degli esiti delle analisi ai decisori aziendali, monitoraggio dell’impatto del data analytic sul business.

10.  Inglese tecnico
Linguaggio tecnico per l’informatica e la data analysis.

11.  Sicurezza nei luoghi di lavoro
Normativa in materia di salute e sicurezza, obblighi del datore di lavoro e del lavoratore, dispositivi di protezione individuale e protocolli di prevenzione del rischio professionale.

Durata e modalità di erogazione
La durata minima del percorso è pari a 338 ore di formazione, al netto del tirocinio curriculare. È previsto inoltre un tirocinio curriculare con durata minima di 120 ore e massima di 150 ore. La formazione può essere realizzata anche in parte in FaD, nel limite massimo complessivo di 160 ore, con tracciabilità individuale delle attività svolte. Le unità di apprendimento devono essere realizzate attraverso formazione d’aula specifica e metodologia attiva, utilizzando attrezzature professionali e spazi adeguatamente attrezzati.

Docenti e impostazione didattica
Il corso prevede formatori qualificati, di cui almeno il 50% esperti provenienti dal mondo del lavoro, in possesso di specifica e documentata esperienza professionale o di insegnamento almeno triennale nel settore di riferimento. Per ciascuna unità di risultati di apprendimento è prevista una valutazione didattica tracciabile degli apprendimenti.

Attestazione finale
Al termine del percorso, il soggetto attuatore rilascia un documento di formalizzazione degli apprendimenti con indicazione del numero di ore di effettiva frequenza. L’ammissione all’esame finale richiede di norma la frequenza di almeno l’80% delle ore complessive del percorso; è possibile l’ammissione anche con almeno il 70% della frequenza, previo parere favorevole e documentato del collegio dei docenti/formatori. In esito all’esame pubblico è previsto il rilascio del Certificato di qualificazione professionale ai sensi del D.lgs. 13/2013.

Sbocchi professionali
Il percorso prepara a operare in contesti che richiedono analisi avanzata dei dati, business intelligence, data mining, data management, machine learning e supporto ai processi decisionali. Il profilo è referenziato al settore “Servizi digitali”, all’AdA “Data Science and Analytics” ed è associato alla classificazione ISTAT CP 2011 “Analisti e progettisti di basi dati”. Gli ambiti economici di riferimento comprendono produzione software, consulenza ICT, servizi informatici e gestione database.

Vuoi specializzarti nella data science e acquisire competenze avanzate in analisi dei dati, machine learning e business intelligence? Contattaci per ricevere il programma completo, il calendario delle edizioni in partenza e le informazioni sulle modalità di iscrizione.

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