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Big Data Analytics

Raccolta, gestione, analisi e monetizzazione di queste enormi quantità di dati.

Descrizione del percorso e obiettivi

Le dimensioni del mercato dei big data, nel suo complesso, sono sempre più ingenti e pervasivi in ogni settore, in particolare per quello bancario, che investe nei big data per la propria crescita.

Obiettivo del percorso formativo è trasferire ai partecipanti nozioni fondamentali per la raccolta, gestione, analisi e monetizzazione di queste enormi quantità di dati.

Cos’è la big data analytics?

La big data analytics fa riferimento alla raccolta, gestione e analisi di grandi volumi di dati raccolti all’interno di un’aziendale.

Come funziona la big data analytics?

L’analisi di big data consente di conoscere in anticipo una determinata tendenza futura, sulla base chiaramente della tipologia di dati disponibili, e creare le condizioni per fare in modo che un certo evento accada.

Chi può partecipare al corso in “Big data analytics”?

Il corso è aperto a coloro che vogliono implementare le proprie competenze in merito all’analisi dei dati.

Quali sono gli obiettivi del corso “Big data analytics”?

Obiettivo del corso è quello di dare le nozioni fondamentali della big data analytics e quelle più specifiche in merito agli approcci analitici, predittivi e prescrittivi.

Corso
Programma didattico

Competenze in uscita

Il percorso intende trasferire, al personale IT delle aziende, le nozioni fondamentali per cambiare il modello di data analysis, optando per approcci analitici “descrittivi”, “predittivi” e “prescrittivi”, ovvero ricorrendo ad applicazioni di Big Data Analytics attraverso le quali generare “insights”, dati e metriche utili per i processi decisionali.

Durata del percorso: 40 ore

Modalità di erogazione: formazione a distanza.

Al termine del corso otterrai una certificazione e una relazione che illustra le modalità organizzative e i contenuti delle attività formative svolte. 

Programma didattico:

  • definizione di big data
  • vantaggi dall’utilizzo dei big data
  • integrazione di diversi storage di dati
  • gestione dei dati in streaming
  • esecuzione di query – big data
  • creazione di valore di business dai dati estratti
  • definizione di una strategia big data per l’organizzazione
  • abilitazione di un’innovazione analitica
  • implementazione di una soluzione di big data.

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