L’enorme quantità di dati a disposizione delle aziende necessita di valorizzazione per essere utilizzata nei processi decisionali e di business. Attraverso il Corso Big Data Analysis & Visualization apprenderai le competenze Python, le librerie, gli strumenti per analizzare i Big Data e mostrarli in una forma adatta alla scelta decisionale data driven.

Per aziende è possibile ottenere una soluzione personalizzata contattandoci ed indicandoci le informazioni base ( periodo, numero partecipanti, eventuali esigenze particolari in termini di orari e suddivisione giornate in più settimane/mesi, termini di pagamento…ecc.).

Scheda Corso Big Data Analysis & Visualization

Durata del corso : 8 giorni (60 ore OnAir con sessioni custom)
Orari : Normali orari di lavoro con possibilità flessibilità oraria e weekend.
Modalità : frontale con docente, OnAir
Dove : onsite presso azienda ospitante oppure presso nostra aula nelle città di provincia ( tra cui Padova, Milano, Torino, Genova, Padova, Firenze, Bologna, Roma, Napoli, Palermo, Bari ecc. ) oppure OnAir
Prerequisiti :conoscenza base dell’utilizzo di un PC.
Costo Sessione OnAir : a partire da 4500,00 € + IVA a persona.
Costo Sessione onsite presso Azienda : a partire da 9500,00 € + IVA per 8 giorni di corso fino a 8 corsisti. Per le aziende che hanno accesso a fondi europei è possibile pagare tutto o parte del corso con tale finanziamento. Contattaci subito per un preventivo gratuito e maggiori informazioni.
Pagamenti Sessioni: 50% in acconto, 50% a fine fornitura. Possibilità accordo su modalità diverse.
Modalità pagamento : Bonifico
Obiettivo del corso: L’obiettivo delle 8 giornate è quello di formare la figura del Data Analyst fornendogli gli strumenti per operare autonomamente con il linguaggio Python e con i tool di analisi e visualizzazione dei dati. Ogni giornata è organizzata con lezioni teoriche di inquadramento degli argomenti ed esercitazioni guidate studiate ad hoc che si pongono l’obiettivo di portare ogni sviluppatore verso il “saper fare”. Come filo conduttore verrà utilizzata l’analisi di una base di dati di nostra proprietà( può anche essere una base di dati dell’azienda ospitante ) ed una serie di snippet di codice e di attività studiate in modo da creare conoscenza.
Materiale: Nella migliore erogazione il corso dovrebbe svolgersi con i partecipanti che abbiano a disposizione un proprio portatile per poter prendere dimestichezza direttamente col codice, partecipare attivamente agli esercizi e mantenere per il futuro l’ambiente di sviluppo su cui lavorare. In assenza di un proprio portatile, utilizzeremo aule didattiche con un PC per persona sia nostre oppure dell’azienda ospitante.
Programma:

Modulo 1 – Introduzione ai Big Data (16 ore). Cosa sono i Big Data. I processi Data Driven, Small vs Big Data, scegliere i dati giusti, Data Visulization & Interaction, i tool per il Big Data, quale tool per quali dati. Data Collection.
Modulo 2 – Operare con i dati (16 ore). Data Enrichment, trattamento dei dati, Data wrangling, attività di organizzazione, pulizia e sistematizzazione dei dati finalizzati alle analisi e alle visualizzazioni. Data Visualization: quadro introduttivo alle principali metodologie di rappresentazione dei dati.
Modulo 3 – Insights (28 ore) . Tools per la Data Visualization, Introduzione ed utilizzo di Power BI, Introduzione ed utilizzo di Tableau, Power BI vs Tableau, Introduzione a Python, Python per i Big Data, librerie Python, usare Pandas per i Big Data, usare Seaborne per i Big Data.

Giornata opzionale Big Data Analysis Advanced

Attivabile solo su specifica richiesta, costi da definire in base al numero di partecipanti.
Le 8 giornate danno una overview approfondita su tutti processi per la gestione dei Big Data, per visualizzarsi e renderli operativi per strategie aziendali Data Drive. La giornata opzionale è pensata per approfondire tematiche del corso o extra corso, imparare ad utilizzare il Cloud per i Big Data, trattare alcuni argomenti che capita raramente di affrontare tipicamente nello sviluppo quotidiano e che comunque richiedono un background solido. Con questa ulteriore giornata si fornisce al Data Analyst quel qualcosa in più che gli permette di supervisionare gli altri sviluppatori (o fornitori esterni) e di essere un Data Architect nelle fasi iniziali dello sviluppo di un’ applicazione.
Programma giornata facoltativa: Approfondimenti: Data Architecture, Cloud Components, Data Integrations, Open Dataset, esempi e casi d’uso. Bugfixing, esempi pratici. Per corsi OnSite è possibile modificare il programma per orientarlo verso elementi di maggiore valore per l’impresa ospitante ( API per i Big Data, Microservizi per i Big Data, Cloud Development, …)

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