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BIG DATA, LE APPLICAZIONI E UN NUOVO TIPO DI MANAGER: il Data Strategist

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Descrizione

Obiettivi

Presentare gli elementi principali che stanno caratterizzando i processi decisionali all’interno delle aziende, che con maggior rapidità hanno sposato il paradigma dei Big Data e del Data Driven Decision Making.

In altri termini, mostrare perché vi sia una diversa velocità nella capacità di gestire sia i processi interni che i propri clienti ed i cambiamenti di mercato.
Comprendere la figura del Data Scientist , vale a dire colui che riesce a comporre il quadro dinamico dei comportamenti aziendali realmente avvenuti, a individuare spazi di miglioramento, a identificare fenomeni nascosti, a formulare previsioni più affidabili.

Allo stesso modo, trattare le caratteristiche di una figura più elevata, come il Data Strategist, che riesce a collegare i dati dei clienti, classificarli per esigenze con un ordine strategico, individuare l’offerta più appropriata da proporre.
Il corso dunque intende mostrare come sfruttare al meglio le capacità dei nuovi strumenti i, e come impostare uno spazio d’azione per un Data Strategist e i Data Scientist.

Contenuti principali

  • La visione e il commitment del management: cosa cambia con i Big Data
  • La rappresentazione per dati delle problematiche aziendali
  • Come cambia lo story telling aziendale
  • L’analisi multidimensionale dei dati
  • Big Data management
  • Il Data Visualization for manager e le tematiche più innovative che si aprono
  • I requisiti del Data Scientist: multi-disciplinarietà, curiosità, capacità tecniche
  • Le caratteristiche del Data Strategist: creatività, visione, innovazione e applicabilità dei
    modelli di analisi
  • Come selezionare, in concreto, un Data Strategist
  • La formazione del Data Strategist: perché attingere a varie discipline
  • Gli obiettivi del Data Strategist: competitività, previsioni e innovatività a breve
  • Il compito del Data Strategist: presidiare e interpretare il patrimonio informativo, interno ed esterno, in modo strategico rispetto agli obiettivi dell’azienda
  • I principali strumenti di analisi per:
    – il Data management: Hadoop, Spark e altri
    – il Data analysis and presentation: R, Qlik, Tableau
    – il Data mining: Weka e altri

Presentazione di casi di studio e modelli per l’analisi dei costi-benefici legati ai nuovi ruoli presentati e alle loro attività.

Lezioni

  • Progetti in corso
  • BI and CI for risk and fraud management
  • Proactive Business Intelligence into Actions for ATI
  • Cognitive Computing
  • Data Mining per il Marketing: Esempio
  • Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics
  • Data Driven Decisions Making in Business
  • Big Data: Technologies
  • Big Data: Techniques, experiences and opportunities
  • Big Data: Introduction, risks, and opportunities