Descrizione
Il corso si pone l’obiettivo di trasferire ai partecipanti nozioni fondamentali per la raccolta, gestione, analisi e monetizzazione di Big Data.
In statistica e informatica, la locuzione inglese Big Data indica genericamente una raccolta di dati informativi così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore o conoscenza. Il termine è utilizzato dunque in riferimento alla capacità (propria della scienza dei dati) di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e informatici di elaborazione), allo scopo di scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad esempio correlazioni) e prevedere quelli futuri.
Il corso è rivolto a persone che devono interagire in maniera costante con macchine, processi e prodotti, operatori con compiti nella filiera produttiva, chiunque svolga mansioni per cui sia necessario acquisire o consolidare le conoscenze delle tecnologie previste dal Piano Transizione 4.0.
A CHI SI RIVOLGE
Il corso è rivolto a persone che devono interagire
in maniera costante con macchine, processi e
prodotti, operatori con compiti nella filiera
produttiva, chiunque svolga mansioni per cui sia
necessario acquisire o consolidare le conoscenze
delle tecnologie previste.
OBIETTIVI
L’obiettivo del percorso formativo è trasferire ai
partecipanti nozioni fondamentali per la
raccolta, gestione, analisi e monetizzazione di
Big Data.
In statistica e informatica, la locuzione inglese
Big Data indica genericamente una raccolta di
dati informativi così estesa in termini di volume,
velocità e varietà da richiedere tecnologie e
metodi analitici specifici per l’estrazione di
valore o conoscenza. Il termine è utilizzato
dunque in riferimento alla capacità (propria
della scienza dei dati) di analizzare ovvero
estrapolare e mettere in relazione un’enorme
mole di dati eterogenei, strutturati e non
strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e
informatici di elaborazione), allo scopo di
scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad
esempio correlazioni) e prevedere quelli futuri.
CONTENUTI
• Introduzione ai Big Data
• Applicazione del fenomeno dei Big Data
• Introduzione alla Sentiment analysis
• Sentiment Analysis
• Azienda e Sentiment Analysis
• Applicazioni
• Cluster di organizzazione dati e modelli di predizione
• KNIME
• Estensioni in Python
ESERCITAZIONI
All’interno del corso vi saranno momenti di
verifica aventi come oggetto domande
attinenti all’argomento appena trattato. In
caso di risposta errata, l’utente non potrà
proseguire o concludere la formazione se
non affrontando nuovamente il momento di
verifica.
SUPERAMENTO
Una volta seguite tutte le lezioni proposte
nella loro interezza di tempo è possibile
ottenere l’attestato di superamento del
corso.
Gli attestati conseguibili sono nominali per
singolo corso ed è possibile ottenerli solo
al corretto completamento del momento
formativo finale.
CERTIFICAZIONI
Gli attestati rilasciati permettono di
acquisire competenze secondo quanto
indicato dal Framework DigComp 2.1 e,
quindi, sono in grado di attestare in
maniera oggettiva le competenze digitali
necessarie per operare correttamente a
livello professionalizzante nel lavoro in
Europa.
TEMPI DI FRUIZIONE: 6 MESI
Creditprof:
Lingua: Italiano
Tipologia: E-learning
moduli: N
Ore: 18
Lezioni: N