Perché questo master

Il Master  ha l’obiettivo di fornire gli strumenti per affrontare e risolvere i problemi generati dallo sviluppo dell’ICT, aggiornando le competenze degli iscritti sugli sviluppi recenti delle metodologie di analisi dati e delle tecnologie di elaborazione dei dati.

Si studieranno metodologie di Data Quality e Data Management, di analisi Statistica dei Dati e di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring da un punto di vista operativo, con l’utilizzo di software statistico proprietario (SAS®, Qlickview) e open source (Knime, R e Python).

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).

Nel Master verranno trattate le principali metodologie di analisi dei dati secondo la sequenza tipica del Data Mining: Campionamento, Esplorazione, Trasformazione, Modellazione, Validazione dei modelli. Contestualmente Machine Learning e algoritmi di classificazione automatica costituiscono una parte importante del Master.

Tutto il Master è pensato in modo da consentire l’apprendimento ai laureati in ogni disciplina, secondo la logica interdisciplinare che caratterizza la moderna professione del DataScientist.

 

 

 


I punti di forza

Il Master ha carattere pragmatico, si imparerà sul campo, con gli strumenti più diffusi e usati nell’ambito dell’analisi dati e della Business Intelligence. Il software per il training sarà messo a disposizione da SAS ® e altro software open source sarà a disposizione. Il master è per coloro che considerano positivamente “sporcarsi le mani” con la programmazione e la statistica per dare senso ai numeri.

Agli studenti del master saranno fornite indicazioni e strumenti per ottenere la certificazione in SAS di primo livello.

  • Carattere pragmatico

  • Software SAS e Open Source

  • Interdisciplinarietà

  • Tirocini qualificati in Aziende del settore

  • Docenti di provenienza universitaria e esperti del settore

 

 

Torino

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Campus Luigi Einaudi

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  • COREP - Lungo Dora Siena 100 - Torino - Italia
  • Telefono : +39 011 670.86.14 - formazione@corep.it
  • www.corep.it

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