Per chi è il Corso e cosa tratta
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,Â
 A preparare database più o meno strutturati per l’analisi,Â
 A scegliere il modello o algoritmo statistico corretto a seconda degli scopi,Â
 A cogliere opportunità di business grazie all’utilizzo di Big Data provenienti da fonti diverse e in diversi settori.
Corso online a cura di Valerio Raganelli
Offerta: Prezzi, Costi e condizioni
1 studente | € 3.000 cad. |
Programma del Corso
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
- CriticitÃ
- 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
Obiettivi del Corso
Life Learning - Contatti
Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis
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» Vai al Corso OnlineOpinioni dal Web
-
Antonella T.
www.opinioni.itOltre ad aver apprezzato i contenuti del corso che sono di natura pratica (non come fanno altri che ci riempiono di chiacchiere teoriche e basta) ho davvero gradito che il certificato finale fosse riconosciuto da Accreditation Training. -
Maddalena M.
it.trustpilot.comOttima consulenza, mi sono state fornite tutte le informazioni richieste. Subito dopo il pagamento ho ottenuto l'accesso al corso. Lo consiglierei! -
Gabriele D.
it.trustpilot.comIl tutto è stato molto semplice e spiegato efficacemente.