Modalità
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In linea
Durata - Crediti
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1500 ore
Borse di studio e finanziamenti
Borse di studio e finanziamenti
senza interessi
Piattaforma web
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24 ore
Centro leader
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Formazione in online
Accompagnamento
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Personalizzato

Descrizione di Master In Data Science Online

Sintesi delle opportunità professionali
Il big data si è rivelato essenziale per lo sviluppo aziendale in svariati settori. La sua crescente importanza è evidente nel fatto che molte nuove imprese, specialmente nel campo della tecnologia, utilizzano i dati come forma di compensazione per i collaboratori. In passato, solo le grandi aziende avevano accesso a fonti di dati e strumenti sofisticati per l'analisi. Tuttavia, oggi il mondo del big data si è democratizzato, offrendo servizi adattabili a imprese di qualsiasi dimensione. Di conseguenza, il master in Data Science rappresenta uno strumento efficace per coloro che vogliono essere professionisti all'avanguardia nella scienza dei dati.
Obiettivi
- Approfondire i fondamenti della scienza dei dati. - Imparare le ultime tecniche di estrazione e gestione dei dati, così come il linguaggio di interrogazione SQL. - Conoscere le strategie più efficaci di marketing basate sull'analisi dei dati. - Implementare i nuovi modelli e tecniche di data mining. - Progettare piani di crescita aziendale per i quali sarà essenziale la gestione dei dati. - Individuare e potenziare i fattori di successo che spingono un'azienda grazie all'incrocio di informazioni ottenute dalle sue attività nell'ambiente digitale.
Uscite professionali
Analista di mercato, Digital Manager, Data Architect, Chief Data Officer.
A cosa ti prepara?
Lo scopo principale di questo master in Data Science è quello di offrire una formazione completa e aggiornata sul mondo del big data. Ottenendo una visione globale di questo campo e comprendendone i fondamenti, i professionisti saranno in grado di sviluppare le strategie più efficienti per le proprie aziende e scegliere gli strumenti che meglio si adattano alle loro esigenze. Dal punto di vista tecnico, questo master approfondirà il linguaggio SQL, il funzionamento dei database relazionali, le tecniche di data mining e Weka, lo storage scalabile e la sicurezza informatica affinché tutte le informazioni estratte rimangano sotto controllo.
Per chi è?
Questo master in Data Science è rivolto a tutti i professionisti del mondo aziendale che desiderano iniziare a esplorare il mondo dei dati e trarre beneficio da tutto il loro potenziale. Lo studente comprenderà i concetti generali e approfondirà gli aspetti più tecnici per ottenere una formazione completa che consenta di sviluppare progetti basati sulla scienza dei dati.
Metodologia
Metodología Curso Euroinnova
Carattere ufficiale
Delle informazioni
Questa formazione non è inclusa nell'ambito della formazione ufficiale regolamentata (educazione dell'infanzia, istruzione primaria, istruzione secondaria, formazione professionale professionale ufficiale, diploma di maturità, diploma universitario, master universitario ufficiale e dottorato).

Indice Master In Data Science Online

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il programma in PDF
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE AI BIG DATA
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE E SOCIETÀ DELL'INFORMAZIONE
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. FASI DI UN PROGETTO SUI BIG DATA
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. I PRINCIPALI PRODOTTI DI BUSINESS INTELLIGENCE
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. DATA MINING E MACHINE LEARNING
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. DATAMART: CONCETTO DI DATABASE DIPARTIMENTALE
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. DATAWAREHOUSE O DATA WAREHOUSE AZIENDALE
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. STRUMENTI DI BUSINESS INTELLIGENCE E DI ANALISI
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA WEB ANALYTICS
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. MODELLI DI ATTRIBUZIONE
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. WEB ANALYTICS ORIENTATA AL SEO
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. WEB ANALYTICS ORIENTATA AL SEM
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. WEB ANALYTICS ORIENTATA AI SOCIAL NETWORK
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. TECNICHE E STRATEGIE
  10. UNITÀ DIDATTICA 10. ALTRI STRUMENTI PER LA WEB ANALYTICS
  11. UNITÀ DIDATTICA 11. COOKIE E TECNOLOGIE DI TRACCIAMENTO
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA SCIENZA DEI DATI
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. DATABASE RELAZIONALI
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. DATABASE NOSQL E STORAGE SCALABILE
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. INTRODUZIONE A UN SISTEMA DI DATABASE NOSQL: MONGODB
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. WEKA E IL DATA MINING
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. PYTHON E L'ANALISI DEI DATI
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. PRE-ELABORAZIONE ED ELABORAZIONE DEI DATI
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. ANALISI DEI DATI
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALL'ANALISI DEI DATI
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. LIBRERIE PER L'ANALISI DEI DATI: NUMPY, PANDAS E MATPLOTLIB
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. FILTRAGGIO ED ESTRAZIONE DEI DATI
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. TABELLE PIVOT
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. FUNZIONI GROUPBY E DI AGGREGAZIONE
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. UNIONE DI DATAFRAMES
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. VISUALIZZAZIONE DEI DATI CON MATPLOTLIB E SEABORN
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. REGRESSIONE LINEARE E REGRESSIONE LOGISTICA
  10. UNITÀ DIDATTICA 10. ALBERO DECISIONALE
  11. UNITÀ DIDATTICA 11. NAIVE BAYES
  12. UNITÀ DIDATTICA 12. MACCHINE A VETTORI DI SUPPORTO (SVM)
  13. UNITÀ DIDATTICA 13. KNN
  14. UNITÀ DIDATTICA 14. ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI (PCA)
  15. UNITÀ DIDATTICA 15. FORESTAZIONE CASUALE
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA VISUALIZZAZIONE DEI DATI
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. TABLEAU
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. D3 (DOCUMENTI GUIDATI DAI DATI)
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. QLIKVIEW
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. POWER BI
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. CARTO
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. GGPLOT2 COME LIBRERIA PER LA VISUALIZZAZIONE DEI DATI IN R
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. ASSI
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. TITOLI
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. LEGENDE
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. SFONDI E LINEE DELLA GRIGLIA
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. MARGINI
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. GRAFICA A PANNELLI MULTIPLI
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. COLORI
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. TEMI
  10. UNITÀ DIDATTICA 10. LINEE
  11. UNITÀ DIDATTICA 11. TESTO
  12. UNITÀ DIDATTICA 12. COORDINATE
  13. UNITÀ DIDATTICA 13. TIPI DI GRAFICA
  14. UNITÀ DIDATTICA 14. NASTRI
  15. UNITÀ DIDATTICA 15. SMOOTHING
  16. UNITÀ DIDATTICA 16. GRAFICI INTERATTIVI

Qualifica Master In Data Science Online

Diploma di Master in Data Science di 1500 ore, rilasciato da EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, appartente al piano formativo Euroinnova Formazione e recante il marchio di eccellenza accademica in educazione on-line rilasciato da QS World University Rankings.
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