Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis

Impara a gestire i Big Data e cogli nuove opportunità di business

Sono Valerio Raganelli, docente ed esperto in Statistica e Analisi dei dati e ho creato questo "Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis" per permettere a chiunque (studenti, manager e professionisti) di acquisire consapevolezza delle potenzialità dei Big Data e delle tecniche di gestione.

Perché scegliere questo corso?

Il "Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis" offre una larga panoramica del mondo dei Big Data, soffermandosi in particolare sull’impatto rivoluzionario che hanno avuto nel mondo dell’analisi dei dati e della statistica in generale. Infatti avere a disposizione una mole notevole di dati consente l’applicazione a pieno regime di modelli statistici con una forte affidabilità, permettendo l’applicazione degli stessi nei settori più disparati (manifatturiero, commerciale, sportivo, medico ecc...) e per scopi totalmente nuovi nel mondo del business. Conoscere quali siano i passaggi fondamentali nella gestione dei Big Data (reperimento dalle fonti, applicazione delle tecniche di pulizia e preparazione a seconda della struttura dei dati , scelta del corretto modello di previsione e classificazione, ecc...) è diventato un requisito indispensabile non solo per programmatori e tecnici informatici, ma anche per manager che vogliano sfruttare a pieno la risorsa di dati a loro disposizione. Data l’eterogeneità di applicazioni e strumenti a disposizione, il master non si sofferma eccessivamente su tecnicismi, lasciando spazio ad approfondimenti personali a seconda degli interessi specifici, oltre a offrire un’esaustiva descrizione sulle modalità di trattamento dei Dati. Il corsista potrà quindi comprendere quali siano i passaggi fondamentali, le criticità e i corretti modelli da applicare nella gestione dei Big Data.

Cosa imparerai con questo corso?

Iscriviti al mio corso online "Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis" e avrai accesso alle mie lezioni dove imparerai:

 Ad acquisire il lessico tecnico professionale,

 A gestire il processo di Big Data Management, 

 A preparare database più o meno strutturati per l’analisi, 

 A scegliere il modello o algoritmo statistico corretto a seconda degli scopi, 

 A cogliere opportunità di business grazie all’utilizzo di Big Data provenienti da fonti diverse e in diversi settori.

Dipendenza tra variabili

Presentazione Master Big Data Analysis

305 sec

Definizione e origine dei Big Data

584 sec

Materiale didattico del corso

120 sec

Il ruolo del Data Scientist

693 sec

L’approccio della Business Intelligence

457 sec

Struttura di dati e basi dati

517 sec

Prime applicazioni di Big Data

511 sec

Dato vs informazione

309 sec

Dimensioni e caratteristiche dei Big Data

830 sec

Come trattare i Big Data e il processo di creazione

425 sec

Big Data nell’industria 4.0 e Internet of Things

861 sec

Definizione di Data Mining

628 sec

La rivoluzione dei big data

Tecniche statistiche di Data Mining

604 sec

Tipologie di approccio al Data Mining

548 sec

Applicazioni di Data Mining nel marketing

541 sec

Il Web Mining

359 sec

Web Mining: case history

658 sec

Concetto di variabile aleatoria e distribuzione di frequenza

867 sec

Teorema del limite centrale

556 sec

L'informazione nei dati

Strumenti statistici descrittivi

953 sec

La media mobile

1001 sec

Indici di variabilità - Parte 1

866 sec

Indici di variabilità – Parte 2

705 sec

Data e web secing

Indici di forma – Parte 1

624 sec

Indici di forma – Parte 2

585 sec

Outlier e carte di controllo – Parte 1

999 sec

Outlier e carte di controllo – Parte 2

898 sec

Outlier e carte di controllo - Parte 3

633 sec

Interpolazione e perequazione – Parte 1

864 sec

Analisi quantitativa dei dati

Interpolazione e perequazione – Parte 2

776 sec

Interpolazione e perequazione – Parte 3

430 sec

Impostazione dei metodi di previsione

403 sec

Fasi dei metodi di previsione

985 sec

Il rumore

1003 sec

Correlazioni tra variabili - Parte 1

814 sec

Correlazioni tra variabili – Parte 2

692 sec

Correlazioni tra variabili - Parte 3

708 sec

Data cleaning

Il modello di regressione

591 sec

La regressione lineare – metodo dei secimi quadrati

698 sec

Esempi di regressione lineare

283 sec

Trasformazioni di variabili e adeguatezza del modello

840 sec

Ipotesi per il modello di regressione lineare

885 sec

Regressione lineare multipla

840 sec

Metodi di analisi

Algoritmi di previsione – Parte 1

1014 sec

Algoritmi di previsione – Parte 2

260 sec

Algoritmi di classificazione - Parte 1

911 sec

Algoritmi di classificazione – Parte 2

628 sec

Algoritmi di classificazione – Parte 3

1061 sec

Supervisione del modello

662 sec

Criticità

634 sec

Normalizzazione dei dati

L’importanza della Normale nei Big Data

695 sec

Variabili casuali continue

832 sec

Variabile casuale Normale

934 sec

Standardizzazione della variabile casuale Normale

1020 sec

Approssimazioni alla variabile casuale Normale

917 sec

Data visualization nei big data

Istogrammi e approssimazioni alla Normale

473 sec

Diagrammi a dispersione

394 sec

Boxplot e Corrplot

442 sec

Altre rappresentazioni

787 sec

Quale grafico scegliere

342 sec

Test finale

Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis

900 sec