Metodologie, Tecniche e Tool per Analisi di Big Data

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso, offerto dall'Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, si propone di fornire ai professionisti del settore informatico una solida preparazione nelle nuove tematiche della Big Data Analytics e del Big Data Management. L'obiettivo è quello di formare Data Analyst competenti, capaci di utilizzare strumenti e tecniche avanzate per l'analisi dei dati nel contesto dell'Industria 4.0. Il corso si concentra sull'apprendimento delle tecniche di Distributed Data Processing, Data Analytics e Data Visualization, con un focus sull'utilizzo di framework moderni basati su Python.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un approccio pratico e orientato all'applicazione delle conoscenze. Le lezioni alternano teoria e pratica, con esercitazioni e progetti mirati a consolidare le competenze acquisite. Vengono approfondite le tecniche di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL), l'utilizzo di database NoSQL, le metodologie di machine learning e le tecniche di visualizzazione dei dati. L'uso di Python e dei suoi framework più diffusi è parte integrante del percorso formativo.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito le competenze necessarie per: gestire e analizzare grandi quantità di dati; applicare tecniche di machine learning per la risoluzione di problemi complessi; utilizzare strumenti di data visualization per comunicare efficacemente i risultati dell'analisi; progettare e implementare soluzioni di Big Data Analytics nel contesto dell'Industria 4.0. Saranno in grado di operare con diversi tipi di dati, da quelli strutturati a quelli non strutturati, e di utilizzare i principali framework e strumenti del settore.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'analisi dei Big Data. L'automazione dei processi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'integrazione di sistemi intelligenti stanno portando a una maggiore efficienza e a nuove opportunità. I Data Analyst si trovano a dover gestire e interpretare dati generati da sistemi di I.A., oltre a utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi e la visualizzazione dei dati stessi. L'I.A. sta anche creando nuovi ruoli, come quello di Machine Learning Engineer, e sta modificando le competenze richieste per i ruoli esistenti.

• Per i futuri laureati in questo campo, le opportunità sono molteplici. La domanda di professionisti in grado di gestire e interpretare i dati è in costante crescita, soprattutto in settori come la finanza, il marketing, la sanità e l'industria. Tuttavia, la concorrenza è elevata e i professionisti devono essere in grado di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici. Le sfide includono la necessità di comprendere e utilizzare le nuove tecnologie di I.A., di gestire grandi quantità di dati e di garantire la sicurezza e la privacy dei dati stessi.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning e intelligenza artificiale generativa. È inoltre importante sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. sarà sempre più richiesta.