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Corso Introduzione alla Data Science

Il corso di Introduzione alla Data Science ricompre molte tematiche attuali, spesso in parziale sovrapposizione quali: Business Analytics, Machine Learning, Data Mining, Intelligenza Artificiale, Big Data, Deep Learning, Cognitive Computing, Data Discovery, Data Visualization, Reti Neurali, Pattern Recognizion, Edge Analytics, Mobile Analytics, Graph Analysis, Text Analysis, Sentiment Analysis, Streaming Analytics, Statisticadi vari tipi, Ottimizzazione, Analitica in tempo reale, Simulazione (Montecarlo), etc.

I temi che verranno trattai durante il corso verranno illustrati e confrontati attraverso l’utilizzo di alcuni framework al fine di valutarne differenze, somiglianze e scopi. Il corso è stato pensato per manager, utenti di business, analisti, sviluppatori e chiunque in azienda voglia approcciare alla Data Scinece.

Il corso riflette lo stato delle varie discipline di Data Science e le tendenze più avanzate, e screma la sostanza dall’hype (enfasi eccessiva) che a volte circonda questi temi.

Saranno mostrati alcuni noti casi d’uso di Data Science (da Google, Amazon, Facebook). Oltre agli aspetti tecnici, il corso affronta anche alcuni importanti aspetti organizzativi, quali:

  • Competenze e background che un Data Scientist deve avere;
  • la produttività attesa dal Data Scientist;
  • dove lavora il Data Scientist;
  • come il Data Scientist interagisce con Utenti e sviluppatori ICT ed in generale come la Data Science si può integrare efficacemente con gli altri uffici aziendali e le altre discipline (ad es. la Business Intelligence, le Operations, ecc);
  • se occorre creare un centro di competenza aziendale per la Data Science;
  • se, oltre al Data Scientist, sono necessari altri ruoli (collegati alla Data Science);
  • se occorre una strategia di Data Science; se occorre un Chief Data Officer; come si gestisce un team di Data Scientist;
  • se e come l’utente di business è coinvolto nella Data Science;
  • quali attività di Data Science far partire inizialmente, focalizzate su cosa, ed in che ordine e modo;
  • il budget indicativo allocare inizialmente per la Data Science.
  • Introduzione alla Data Science
  • Opportunità e potenzialità della Data Science
  • Framework di riferimento nella Data Science
  • Aree di riferimento della Data Science: vendite e marketing, servizi finanziari, servizi turistici ed assistenza sanitaria;
  • Tipologie di modelli analitici : differenze e pro/contro
  • Competenze richieste per la Data Science
  • Il profilo del Data Scientist
  • Tecnologie e tools (con posizionamento del Gartner)
  • Data Science on-premise, sul cloud od entrambi
  • Tendenze attuali nelle aziende;
  • Aspetti organizzativi (elencati nella slide di presentazione del corso)
  • Limiti, criticità e sfide della Data Science
  • Il tipico errore: garbage-in, garbage-out;
  • DW ancora utile con i Big Data?
  • Data Science vs Business Intelligence: come integrarli;
  • L’intelligenza artificiale è destinata a cambiare il mercato e le mansioni? cosa fare?
  • La “easy button analytics”
  • Come partire con un “proof-of-concept” analitico
  • cos’è la Data Science agile
  • Tecniche disponibili, smart report sul cloud, visualizzazioni personalizzate
  • La Deep Learning, Intelligenza Artificiale (AI), Streaming Analytics, Edge Analytics per iPhone ed automobili.

Questo corso Introduzione alla Data Science è rivolto a manager, utenti di business, analisti, sviluppatori e chiunque in azienda voglia approcciare a 360 gradi alla Data Science.

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