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Data Analytics 2016 - 2019

CORSO TRIENNALE

Dettaglio Corso

Il Tecnico Superiore per le Soluzioni di Data Analytics organizza, gestisce e valorizza dati e informazioni aziendali attraverso l'implementazione di soluzioni di Business Intelligence, Data Mining e modelli statistici predittivi. Collabora all'organizzazione logica dei flussi informativi, dei data base aziendali e di grandi quantità di dati da fonti eterogenee (Big Data, Open Data). Gestisce in autonomia le varie fasi del processo di raccolta, controllo, trasformazione e analisi dei dati a supporto delle decisioni, sia in ambito aziendale che della pubblica amministazione: dalla creazione del Datawarehouse, all'applicazione dei modelli di analisi statitistica più adatti al contesto e alle specifiche finalità. Realizza interfacce web per la pubblicazione e l'interpretazione di reports analitici, cruscotti, diagrammi grafici. Conosce a applica le più recenti tecniche statistiche, quali quelle predittive e basate su machine learning.

Compiti principali
 * comprensione dei processi aziendali e dei relativi flussi informativi
 * comprensione approfondita delle relazioni esistenti tra i database dell'organizzazione
 * collaborazione alla definizione delle strategie di gestione delle informazioni
 * raccolta, validazione e trasformazione dei dati da fonti di varia origine
 * caricamento dei dati nel Datawarehouse
 * creazione di modelli OLAP per data mining attraverso l'utilizzo di query con diversi linguaggi e strumenti avanzati di database
 * individuazione e costruzione di modelli di analisi quantitative e qualitative e applicazione di modelli predittivi
 * interpretazione degli esiti delle analisi e dei modelli
 * stesura di reports orientati alla rappresentazione grafica dei dati, attraverso diagrammi grafici e cruscotti

Tecnologie e strumenti
 * linguaggi: java, Python, C#
 * DB: Postgres, MSSQL, MongoDB, Couch
 * sviluppo web: Html, CSS, JavaScript, ASP.NET web API, Visual studio
 * Data Warehouse e Business Intelligence: MSSql, SQL Server Integration Services (SSIS), SQL Server Analisys Services (SSAS), Microsoft Data mining tools, QlikView, Qlik Sense
 * big data management: Hadoop, MapReduce, Google BigQuery
 * data analytics e modelli predittivi: R, PMML (Predictive Model Markup Language), H2O.ai

 

2016 / 2019


Struttura del Corso

Competenze tecnico-professionali di base

- Sistemi operativi

- Networking

- Programmazione

- Database

- Sviluppo web

- Diritto digitale e servizi IT

 

Competenze tecnico-professionali avanzate

- Self Service Business Intelligence

- Corporate Business Intelligence

- Reporting, visualizzazione e tecniche predettive

- Gestione dati, Big Data e analisi in cloud

- Gestione progettuale e ciclo di vita delle soluzioni analytics



 

I ANNO

 - 680 ore di lezione in aula

 - 320 ore di stage

 


 

II ANNO

- 520 ore di lezione in aula

- 480 ore di stage

III anno

- 584 ore di lezione in aula

- 400 ore di stage

- 16 ore di esame finale