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Gestione dei dati aziendali: data management
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Gestione dei dati aziendali: data management

€50,00

Il corso gestione dei dati aziendali: Data Management consente di imparare a utilizzare gli strumenti per l’analisi, la manipolazione e la gestione di dati strutturati e non strutturati provenienti dal web.

Tra i compiti del Data Management vi sono:

quello di introdurre regole per gestire e manipolare correttamente i dati;

creare delle utenze di accesso in modo da offrire la possibilità di consultare i dati;

la manutenzione ordinaria dei database;

attuare le procedure di raccolta e analisi dei dati;

l’individuazione di anomalie che potrebbero restituire un falso risultato, anche attraverso strumenti di business intelligence;

aggiornamento di software e hardware per l’archiviazione dei dati.

DURATA DEL CORSO: 15 ORE

CORSO INTERAMENTE ON LINE (FaD Asincrona) con rilascio di Attestato personalizzato

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  • Descrizione
  • Docente
  • Programma del corso

A chi si rivolge

Il corso gestione dei dati aziendali: data management si rivolge a coloro che desiderano ampliare, migliorare e approfondire le proprie conoscenze nell’ambito dell’analisi strategica dei dati. Il suo ruolo è quello di creare un sistema efficiente per la sicurezza, la raccolta, l’archiviazione dei dati.

Utilità del corso

L’obiettivo principale del corso è quello di fornire ai partecipanti le nozioni necessarie per comprendere, manipolare e gestire dati strutturati e non strutturati provenienti dal web.

Perché scegliere il nostro corso

Facilità di partecipazione
Tempi Flessibili
Facilità di gestione dello studio
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Perché scegliere
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Video lezioni disponibili per 12 mesi
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    * Campi Obbligatori

    In relazione all'informativa (Privacy Policy, art. 13 e art. 14 GDPR 2016/679), che dichiaro di aver letto,

    Docente

    ANTONIO CAMERLENGO

    Consulente di Marketing e Comunicazione, con una esperienza pluriennale nel supportare le aziende nell’analisi dei dati per le strategie di business. Oltre a diverse collaborazioni accademiche, ha una lunga esperienza nel campo della formazione, sia per le aziende che per l’università, tra l’altro, è stato professore a contratto per l’università “La Bicocca” di Milano e l’università “SRH” di Dresda (Germania).Giornalista pubblicista, recentemente ha pubblicato un libro sul “Pensiero Computazionale” (edito da Flaccovio).

    Programma del corso

    Corso Gestione dei dati aziendali: data management

    MODULO 1 – I BIG DATA
    Lezione 1 – Introduzione ai Big Data – parte I
    Lezione 2 – Introduzione ai Big Data – parte II
    Lezione 3 – Le tecnologie per i Big Data – parte I
    Lezione 4 – Le tecnologie per i Big Data – parte II
    Lezione 5 – I tools per i Big Data – parte I
    Lezione 6 – I tools per i Big Data – parte II
    Lezione 7 – I Big Data & la cybersecurity – parte I
    Lezione 8 – I Big Data & la cybersecurity – parte II
    Lezione 9 – I Big Data & internet of things – parte I
    Lezione 10 – I Big Data & internet of things – parte II
    Lezione 11 – I Big Data & retail – parte I
    Lezione 12 – I Big Data & retail – parte II
    Lezione 13 – I Big Data & agricoltura – parte I
    Lezione 14 – I Big Data & agricoltura – parte II
    Lezione 15 – I Big Data & sanità – parte I
    Lezione 16 – I Big Data & sanità – parte II

    MODULO 2 – IL PROJECT MANAGEMENT
    Lezione 1 – Introduzione – parte I
    Lezione 2 – Introduzione – parte II
    Lezione 3 – Le tecniche per il project management – parte I
    Lezione 4 – Le tecniche per il project management – parte II
    Lezione 5 – Gli strumenti gestionali – parte I
    Lezione 6 – Gli strumenti gestionali – parte II
    Lezione 7 – Il project manager – parte I
    Lezione 8 – Il project manager – parte II
    Lezione 9 – L’industria 4.0 – parte I
    Lezione 10 – L’industria 4.0 – parte II
    Lezione 11 – Il data driven management – parte I
    Lezione 12 – Il data driven management – parte II
    Lezione 13 – Le tecnologie abilitanti – parte I
    Lezione 14 – Le tecnologie abilitanti – parte II
    Lezione 15 – Il project management 4.0 – parte I
    Lezione 16 – Il project management 4.0 – parte II

    MODULO 3 – LA STATISTICA
    Lezione 1 – La statistica – parte I
    Lezione 2 – La statistica – parte II
    Lezione 3 – La statistica descrittiva – parte I
    Lezione 4 – La statistica descrittiva – parte II
    Lezione 5 – La statistica bivariata – parte I
    Lezione 6 – La statistica bivariata – parte II
    Lezione 7 – La statistica multivariata – parte I
    Lezione 8 – La statistica multivariata – parte II

    MODULO 4 – L’ANALISI DEI DATI
    Lezione 1 – L’analisi dei dati per l’impresa 4.0 – parte I
    Lezione 2 – L’analisi dei dati per l’impresa 4.0 – parte II
    Lezione 3 – I metodi di analisi dei dati – parte I
    Lezione 4 – I metodi di analisi dei dati – parte II
    Lezione 5 – Il data mining – parte I
    Lezione 6 – Il data mining – parte II
    Lezione 7 – Gli indicatori di performance (KPI) – parte I
    Lezione 8 – Gli indicatori di performance (KPI) – parte II

    MODULO 5 – LA BUSINESS INTELLIGENCE
    Lezione 1 – Le origini della business intelligence – parte I
    Lezione 2 – Le origini della business intelligence – parte II
    Lezione 3 – Il processo di business intelligence – parte I
    Lezione 4 – Il processo di business intelligence – parte II
    Lezione 5 – Le tecnologie per la business intelligence – parte I
    Lezione 6 – Le tecnologie per la business intelligence – parte II
    Lezione 7 – Le fasi della business intelligence – parte I
    Lezione 8 – Le fasi della business intelligence – parte II
    Lezione 9 – Il data warehouse – parte I
    Lezione 10 – Il data warehouse – parte II
    Lezione 11 – Il back-end e il front-end per la BI – parte I
    Lezione 12 – Il back-end e il front-end per la BI – parte II
    Lezione 13 – La business analytics – parte I
    Lezione 14 – La business analytics – parte II
    Lezione 15 – Le applicazioni della business intelligence – parte I
    Lezione 16 – Le applicazioni della business intelligence – parte I

    MODULO 5 – IL DATA SCIENTIST
    Lezione 1 – I professionisti dei Big Data – parte I
    Lezione 2 – I professionisti dei Big Data – parte II
    Lezione 3 – Il data analyst – parte I
    Lezione 4 – Il data analyst – parte II
    Lezione 5 – Il data engineer – parte I
    Lezione 6 – Il data engineer – parte II
    Lezione 7 – Lo scienziato dei dati – parte I
    Lezione 8 – Lo scienziato dei dati – parte II

    MODULO 6 – LA VISUALIZZAZIONE DEI DATI
    Lezione 1 – I fondamenti della data visualization – parte I
    Lezione 2 – I fondamenti della data visualization – parte II
    Lezione 3 – I grafici di base – parte I
    Lezione 4 – I grafici di base – parte II
    Lezione 5 – I grafici avanzati – parte I
    Lezione 6 – I grafici avanzati – parte II
    Lezione 7 – Le strategie di visualizzazione dei dati – parte I
    Lezione 8 – Le strategie di visualizzazione dei dati – parte II
    Lezione 9 – I cruscotti di business intelligence – parte I
    Lezione 10 – I cruscotti di business intelligence – parte II
    Lezione 11 – I tools per la data visualization – parte I
    Lezione 12 – I tools per la data visualization – parte II
    Lezione 13 – Le tecniche di data visualization – parte I
    Lezione 14 – Le tecniche di data visualization – parte II
    Lezione 15 – I vantaggi della data visualization – parte I
    Lezione 16 – I vantaggi della data visualization – parte II

    MODULO 7 – IL WEB DATA ANALYTICS
    Lezione 1 – Il web data management – parte I
    Lezione 2 – Il web data management – parte II
    Lezione 3 – Piattaforma Digitale Nazionale Dati (PDND) – parte I
    Lezione 4 – Piattaforma Digitale Nazionale Dati (PDND) – parte II
    Lezione 5 – I vantaggi dei web analytics – parte I
    Lezione 6 – I vantaggi dei web analytics – parte II
    Lezione 7 – Il web analyst – parte I
    Lezione 8 – Il web analyst – parte II
    Lezione 9 – Gli analytics per il business – parte I
    Lezione 10 – Gli analytics per il business – parte II
    Lezione 11 – Il metodo agile per l’analisi dei dati – parte I
    Lezione 12 – Il metodo agile per l’analisi dei dati – parte II
    Lezione 13 – L’approccio multicanale per i dati online – parte I
    Lezione 14 – L’approccio multicanale per i dati online – parte II
    Lezione 15 – I web analytics in pratica – parte I
    Lezione 16 – I web analytics in pratica – parte II

    MODULO 8 – L’ANALISI DEI SOCIAL NETWORK
    Lezione 1 – La social network analytics – parte I
    Lezione 2 – La social network analytics – parte II
    Lezione 3 – L’analisi dei social network – parte I
    Lezione 4 – L’analisi dei social network – parte II
    Lezione 5 – I social analytics tools – parte I
    Lezione 6 – I social analytics tools – parte II
    Lezione 7 – Il social media manager – parte I
    Lezione 8 – Il social media manager – parte II
    Lezione 9 – Social media analysis – parte I
    Lezione 10 – Social media analysis – parte II
    Lezione 11 – Google analytics – parte I
    Lezione 12 – Google analytics – parte II
    Lezione 13 – Il social media marketing – parte I
    Lezione 14 – Il social media marketing – parte II
    Lezione 15 – La sentiment analysis – parte I
    Lezione 16 – La sentiment analysis – parte II