Struttura del corso

Introduzione

  • Il processo Data Science
  • Ruoli e responsabilità di un Data Scientist

Preparazione dell'ambiente di sviluppo

  • Librerie, framework, linguaggi e strumenti
  • Sviluppo locale
  • Sviluppo collaborativo basato sul web

Raccolta dei dati

  • Diversi tipi di dati
    • Strutturato
      • Banche dati locali
      • Database Connettori
      • Formati comuni: xlxs, XML, Json, csv, ...
    • Non strutturato
      • Clic, censure, smartphone
      • Api
      • Internet of Things (IoT)
      • Documenti, immagini, video, suoni
  • Caso di studio: Raccolta continua di grandi quantità di dati non strutturati

Archiviazione dei dati

  • Database relazionali
  • Database non relazionali
  • Hadoop: File system distribuito (HDFS)
  • Spark: Set di dati distribuito resiliente (RDD)
  • Archiviazione cloud

Preparazione dei dati

  • Ingestione, selezione, pulizia e trasformazione
  • Garantire la qualità dei dati: correttezza, significatività e sicurezza
  • Rapporti sulle eccezioni

Languages utilizzato per la preparazione, l'elaborazione e l'analisi

  • Linguaggio R
    • Introduzione a R
    • Manipolazione dei dati, calcolo e visualizzazione grafica
  • Python
    • Introduzione a Python
    • Manipolazione, elaborazione, pulizia ed elaborazione dei dati

Analisi dei dati

  • Analisi esplorativa
    • Statistiche di base
    • Visualizzazioni bozza
    • Comprendere i dati
  • Causalità
  • Funzionalità e trasformazioni
  • Machine Learning
    • Supervisionato vs non sorpreso
    • Quando utilizzare quale modello
  • Natural Language Processing (NLP)

Data Visualization

  • Migliori pratiche
  • Selezione del grafico giusto per i dati giusti
  • Palette di colori
  • Portandolo al livello successivo
    • Dashboard
    • Visualizzazioni interattive
  • Narrazione con i dati

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Una comprensione generale dei concetti relativi ai database
  • Una conoscenza di base della statistica
 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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