PCF613 - Il ciclo di vita dell’analisi dei big data

In questo corso i beneficiari avranno quindi  l’opportunità di:

• approfondire il ciclo di vita dell’analisi dei Big Data che è un processo che richiede l'identificazione di obiettivi specifici da raggiungere e di problemi da risolvere, grazie alla selezione delle fonti di dati più rilevanti per garantire l'accuratezza e la qualità degli stessi
• ottenere una comprensione approfondita dei dati, che richiede una conoscenza approfondita del business, competenze tecniche avanzate, capacità di valutare e comunicare i risultati in modo efficace per ottenere soluzioni innovative e migliorare l'efficienza e l'efficacia dell'organizzazione
• comprendere le diverse fasi, dalla raccolta dei dati alla loro elaborazione, analisi e interpretazione di questo processo iterativo, in modo da poter monitorare costantemente i dati per valutare il processo e l'efficacia delle soluzioni implementate, ed apportare, se necessario, eventuali modifiche o miglioramenti, in modo da garantire che i risultati siano sempre pertinenti e utili per l'organizzazione.

Tutto ciò mediante i seguenti elementi:

• 3 videolezioni
• 3 testi introduttivi degli argomenti
• 22 materiali di approfondimento
• 1 test di verifica della conoscenza
• 5 Sezioni di Approfondimento per dialogare con l’Assistente Virtuale e approfondire, grazie all’uso dell’IA generativa, le conoscenze sui seguenti temi:
  • Introduzione ai Big Data
  • Analisi dei big data: definizione e tipologie
  • L’analisi predittiva
  • Tecniche di analisi predittiva
  • Software per l’analisi predittiva
  • L’analisi descrittiva e i suoi elementi principali
  • Software per l’analisi descrittiva
  • L’analisi prescrittiva
  • Tecniche di analisi prescrittiva
  • Software per l’analisi prescrittiva
  • L’analisi diagnostica
  • Tecniche di analisi diagnostica
  • Software per l’analisi diagnostica
  • Il Ciclo di vita dell’analisi dei big data
  • Comprensione del business ed esplorazione dei dati
  • La fase di preparazione dei dati
  • La modellazione dei dati: le tecniche
  • La valutazione dei dati
  • La distribuzione dei risultati dell’analisi
  • Big Data e problemi di privacy
  • Violazioni della privacy e autocoscienza
  • Il Regolamento generale sulla protezione dei dati
  • Le politiche di protezione dei dati
  • Difficoltà nell’anonimizzazione e nel mascheramento dei dati
  • Difficoltà di mascheramento dei dati
  • Azioni non etiche
  • L’impatto dell’analisi dei big data sulla nostra vita
  • Il progetto BigDataEurope
  • Personalizzazione dei servizi
  • Data security e digital privacy
  • La pubblicazione di dati personali
  • La riduzione del rischio di furto, falsificazione o distruzione dei dati