ANALISI DATI PER LA BUSINESS INTELLIGENCE E DATA SCIENCE

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science presso l'Università degli Studi di Torino si propone di fornire gli strumenti necessari per affrontare le sfide poste dallo sviluppo dell'Information and Communication Technology (ICT). L'obiettivo è aggiornare le competenze degli iscritti sulle recenti metodologie di analisi dati e sulle tecnologie di elaborazione dei dati, con un focus pratico e orientato al mondo del lavoro.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di metodologie di Data Quality e Data Management, di analisi statistica dei dati e di modellazione (Analytics), segmentazione e scoring. L'utilizzo di software statistici proprietari (SAS®, Qlikview) e open source (Knime, R e Python) è parte integrante del corso. Particolare attenzione è dedicata alla comunicazione, alla Data Visualization, alla progettazione della reportistica e dello storytelling, e alla trasmissione dei risultati del processo analitico, con aperture ai nuovi media (Facebook, Twitter, ecc.) e al Web Data Scraping. Verrà chiarito operativamente il significato di BIG DATA in diversi contesti (IoT e Web Scraping). Il Master tratta le principali metodologie di analisi dei dati secondo la sequenza tipica del Data Mining: Campionamento, Esplorazione, Trasformazione, Modellazione, Validazione dei modelli. Machine Learning e algoritmi di classificazione automatica costituiscono una parte importante del Master.
Competenze acquisite
Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi dei dati, nella Business Intelligence e nella Data Science. Saranno in grado di utilizzare strumenti e metodologie per la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati, di sviluppare modelli predittivi e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. Saranno preparati a operare in diversi settori, applicando le loro competenze per risolvere problemi complessi e prendere decisioni basate sui dati.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'analisi dei dati e della Business Intelligence. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e di deep learning, e la capacità di elaborare grandi quantità di dati (Big Data) stanno portando a una maggiore efficienza e a nuove opportunità. Le aziende possono ora ottenere insight più profondi e prendere decisioni più informate, grazie all'I.A.
I futuri laureati in Data Science e Business Intelligence si troveranno di fronte a sfide e opportunità significative. L'automazione di alcune attività di routine richiederà l'acquisizione di nuove competenze, come la capacità di sviluppare e gestire modelli di I.A., di interpretare i risultati e di comunicare in modo efficace le scoperte. Allo stesso tempo, l'I.A. creerà nuove opportunità di lavoro in settori emergenti, come l'I.A. applicata al marketing, alla finanza e alla sanità.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno sviluppare competenze trasversali, come il pensiero critico, la creatività e la capacità di risolvere problemi complessi. Sarà fondamentale anche la capacità di collaborare con sistemi di I.A., di comprendere i loro limiti e di utilizzare le loro potenzialità per migliorare il processo decisionale. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle competenze saranno essenziali per rimanere competitivi.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Comprensione avanzata di machine learning e deep learning

Approfondire la conoscenza dei modelli di I.A., come reti neurali, algoritmi di deep learning e modelli di apprendimento automatico. Imparare a implementare e ottimizzare questi modelli per risolvere problemi specifici.

Competenze di data engineering e cloud computing

Acquisire familiarità con le piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure) e con gli strumenti di data engineering per la gestione e l'elaborazione di grandi quantità di dati. Imparare a utilizzare framework come Spark e Hadoop.

Competenze di comunicazione e storytelling dei dati

Sviluppare la capacità di comunicare in modo chiaro e conciso i risultati delle analisi, utilizzando tecniche di data visualization e di storytelling. Imparare a presentare i dati in modo efficace a diversi tipi di pubblico.

routine di successo

Aggiornamento continuo delle competenze

Seguire corsi online, partecipare a workshop e conferenze, leggere pubblicazioni specializzate e rimanere aggiornati sulle ultime tendenze nel campo dell'I.A. e della Data Science.

Sperimentazione e pratica costante

Sperimentare con nuovi strumenti e tecniche, partecipare a progetti di data science, e lavorare su problemi reali per acquisire esperienza pratica. Utilizzare Kaggle per competizioni e progetti personali.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con altri professionisti, e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo. Costruire una rete di contatti per scambiare idee e opportunità.

esperienze utili

Progetti di data science nel mondo reale

Lavorare su progetti che coinvolgono l'analisi di dati reali, la creazione di modelli predittivi e la risoluzione di problemi aziendali. Cercare opportunità di stage o di collaborazione con aziende.

Partecipazione a competizioni di data science

Partecipare a competizioni come Kaggle per testare le proprie competenze, confrontarsi con altri professionisti e acquisire esperienza pratica nella risoluzione di problemi complessi.

Formazione interdisciplinare

Acquisire conoscenze in settori diversi, come il marketing, la finanza o la sanità, per comprendere meglio le esigenze delle aziende e applicare le competenze di data science in contesti specifici. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.

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