€ 2.900 + IVA
Dettagli del corso:
Partenza 11 Ottobre 2024
Fine 14 Dicembre 2024
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2a Edizione
Data Science, Management e Intelligenza Artificiale

Il corso mira ad approfondire gli strumenti e le strategie di una Data Driven Company che utilizza l'Intelligenza Artificiale Generativa, con un focus sulla Cultura del Dato. Attraverso un approccio pratico, insegna a interrogare, analizzare e interpretare i dati per prendere decisioni strategiche efficaci. Il programma include lo studio delle dinamiche dei chatbot per la generazione di testi, immagini e video. Gli obiettivi specifici sono:

  • Comprendere le implicazioni strategiche, organizzative e imprenditoriali delle tecnologie emergenti come la robotizzazione e l'AI/GenAI.

  • Acquisire competenze sugli algoritmi di machine learning per supportare la creazione di nuovi modelli di business basati sull'automazione.

  • Esaminare applicazioni di successo e potenziali del machine learning, RPA, AI e GenAI.

  • Fornire una panoramica sulla GenAI, comprese le applicazioni e gli aspetti etici e di privacy.

  • Delineare le tendenze tecnologiche attuali nel machine learning, RPA, AI e GenAI.

  • Esplorare modelli di business di successo e potenzialmente sviluppabili grazie alle nuove tecnologie.

  • Offrire linee guida per la gestione di progetti abilitati da RPA, machine learning e AI.

Flessibilità nella Modalità di Erogazione: Le lezioni sono disponibili in live streaming, con la possibilità di rivedere le registrazioni on demand

Docenti di Alto Profilo e Partner Rilevanti: Il corpo docente è composto da esperti del settore che apportano una vasta esperienza pratica e teorica e garantiscono contenuti aggiornati e un apprendimento guidato​​

Competenze Richieste dal Mercato del Lavoro: con l'avvento dell'AI Generativa, le aziende necessitano sempre di più di professionisti in grado di tradurre le esigenze del business in dati interpretabili e utilizzabili

Approccio Pratico e Multidisciplinare: permette di acquisire competenze per trasformare i dati in strategie aziendali usando Machine Learning e Data Science per affrontare le sfide della data-driven economy

Destinatari

Il corso si rivolge a Manager, consulenti, imprenditori e giovani della PA e del settore privato che desiderano approfondire e strutturare le proprie competenze professionali sui Big Data. In particolare:

  • Business e Data Analyst

  • Data Manager e Data Scientist

  • Marketing Manager

  • I.T. Manager

  • Consulenti

  • Imprenditori

Sbocchi Professionali

Professionisti quali: Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer sono sempre più richiesti e acquisire competenze legate al mondo dei dati è un elemento vincente per tutti coloro che desiderano qualificarsi e ri-qualificarsi nei ruoli più ricercati nel mercato del lavoro. Con l’avvento dell’era dell’Ai Gen serviranno sempre di più figure professionali in grado di “tradurre” le esigenze del business in modo da essere interpretate e rielaborate da scienziati dei dati ed esperti di Ai. La Data Science ora è chiamata a una sfida ancora più larga e senza precedenti grazie ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni e alle nuove tecnologie dell’Ai Gen.

Struttura del Corso

Lezioni: venerdì dalle 14.30 alle 18:00, sabato dalle 09:30 alle 17.

Video lezioni on demand disponibili

Durata: 55 ore, 5 weekend

Modalità di erogazione: Live Streaming

Puoi partecipare alle lezioni in diretta tramite streaming, ma con la possibilità di accedere alle registrazioni delle lezioni per rivederle in qualsiasi momento.

Benefit

Tutti gli iscritti al corso riceveranno un abbonamento gratuito a Il Sole 24 Ore digitale. L'opportunità di formarsi e contestualmente approfondire gratuitamente i temi della politica, dell’economia, della normativa e dei mercati finanziari italiani e internazionali. Resta sempre informato con Il Sole 24 Ore.

Al termine del percorso con Sole 24 ORE Formazione, potrai ottenere un certificato e un badge digitale che attestano il tuo impegno e le competenze acquisite. Il badge è un NFT, verificabile e personalizzato, e può essere condiviso con il tuo network professionale e con i futuri datori di lavoro. Facilmente condivisibile e ben visibile sui canali social, sarà un simbolo tangibile del tuo importante traguardo professionale.

Didattica
Programma
INTRODUZIONE AI MODULI

Il corso ha l’obiettivo di approfondire gli strumenti e gli asset strategici di una Data Driven Company che intende sfruttare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale Generativa  e del Machine Learning evidenziando la centralità della Cultura del Dato. Vogliamo formare manager e professionisti dell’Ai a organizzare processi aziendali e progettare nuovi servizi e nuovi prodotti. Per competere servirà sempre di più sapere cosa chiedere ai propri dati e quali sono le potenzialità degli modelli linguistici di grandi dimensioni. Il nostro è un approccio pratico che  permette di acquisire le competenze necessarie per interrogare, analizzare e interpretare i dati trasformandoli in efficienti scelte strategiche per il Business. Nonché studiare le logiche e le dinamiche che muovono i chatbot per la generazione di testi, immagini e video.

MODULO 1 - Data Driven Economy: cultura del dato e Ai per il business (11 ore)

Definizione e principi fondamentali; Vantaggi competitivi per le aziende; Esempi di aziende data-driven di successo.

  • Cultura del Dato

Importanza di una cultura aziendale incentrata sui dati; Sfide e ostacoli nella creazione di una cultura del dato; Strategie per promuovere una mentalità data-driven.

  • Il Ruolo dell'Intelligenza Artificiale (AI)

Panoramica sull'AI e le sue applicazioni nel business; Machine learning, deep learning e altre tecniche di AI; Impatto dell'AI sulla trasformazione digitale delle aziende.

  • Fonti di Dati

Dati interni (CRM, ERP, ecc.), esterni (social media, open data, ecc.), Dati strutturati vs. dati non strutturati.

  • Data Visualization

Tecniche e strumenti per la visualizzazione dei dati; Creazione di dashboard e report interattivi; Storytelling con i dati.

  • Analisi LLM 

Cosa sono, quali sono e come funzionano; Architetture di reti neurali per l'IA Generativa (es. Transformer, GAN); I principali tools sul mercato; Il ruolo dell'IA Generativa nella produzione di contenuti creativi; Collaborazione tra umani e IA nella creazione artistica; Questioni di copyright e proprietà intellettuale; Impatto dell'IA Generativa sull'industria creativa e culturale; Prove pratiche.

MODULO 2 - Raccogliere, organizzare, interpretare e visualizzare i dati (11 ore)

Dati Interni: Sistemi aziendali (CRM, ERP, ecc.), dati transazionali, dati dei clienti; Dati Esterni: Open data, social media, dati di mercato, dati provenienti da sensori IoT; Dati Acquisiti: Dati provenienti da partner commerciali, sondaggi, studi di mercato.

  • Tecniche di Raccolta Dati

API: Interfacce di programmazione delle applicazioni per accedere ai dati di altre piattaforme

Web Scraping: Estrazione automatica di dati da siti web

Sondaggi e Questionari: Raccolta di dati qualitativi e quantitativi direttamente dagli utenti

Sensori e Dispositivi IoT: Raccolta di dati in tempo reale da oggetti connessi

  • Pulizia dei Dati (Data Cleaning)

Identificazione e correzione di errori, valori mancanti, duplicati e inconsistenze; Standardizzazione dei formati e delle unità di misura; Visualizzazione dei Dati: Comunicare Informazioni in Modo Efficace.

  • Principi di Visualizzazione dei Dati

Scelta del tipo di grafico più appropriato per i dati e l'obiettivo della comunicazione; Utilizzo di colori, etichette e scale per rendere i grafici chiari e leggibili; Evitare la distorsione dei dati e la sovrabbondanza di informazioni.

  • Strumenti di Visualizzazione

Librerie Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly); Strumenti di Business Intelligence (Tableau, Power BI); Dashboard interattive per monitorare le metriche chiave in tempo reale.

  • Data Storytelling

Utilizzare i dati per raccontare storie che catturino l'attenzione del pubblico; Evidenziare i punti chiave e le intuizioni più significative; Utilizzare grafici e visualizzazioni per supportare la narrazione.

MODULO 3 - Statistical learning and Data Science (11 ore)
  • Probabilità e distribuzioni di probabilità (normale, binomiale, Poisson, ecc.)

  • Inferenza statistica (test d'ipotesi, intervalli di confidenza)

  • Metodi Quantitativi per l'Analisi dei Dati

Regressione lineare semplice e multipla; Regressione logistica; Analisi delle componenti principali; Analisi fattoriale; Serie temporali e modelli; Clustering.

  • Data Analysis con Python (o R)

Introduzione al linguaggio di programmazione Python (o R); Librerie essenziali per la Data Science (NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn); Manipolazione, pulizia e trasformazione dei dati; Visualizzazione dei dati con grafici e diagrammi; Implementazione dei modelli quantitativi appresi.

  • Machine Learning

Introduzione al Machine Learning (apprendimento supervisionato, non supervisionato, rinforzo); Alberi decisionali e Random Forest; Support Vector Machines (SVM); Reti neurali artificiali; Valutazione delle prestazioni dei modelli di Machine Learning.

  • Data Science per il Business

Analisi dei dati per il marketing (segmentazione della clientela, previsione del churn); Data Science per la finanza (analisi del rischio, previsione dei prezzi); Ottimizzazione dei processi aziendali con la Data Science.

MODULO 4 - Data Management and Governance (11 ore)
  • Definizione di Data Management e Data Governance

  • Importanza strategica dei dati per le organizzazioni

  • Ruolo del Data Management e della Governance nel garantire valore dai dati

.Data Governance

  • Principi e obiettivi della Data Governance

  • Ruoli e responsabilità nella Data Governance (Data Owner, Data Steward, Data Custodian)

  • Data Governance Framework: definizione di politiche, processi e standard per la gestione dei dati

  • Data Governance Council: organo decisionale per la definizione delle strategie sui dati

  • Data Governance Implementation: strumenti e tecnologie per supportare la Governance

  • Misurazione e monitoraggio dell'efficacia della Data Governance

Data Ethics e Privacy

  • Considerazioni etiche nell'utilizzo dei dati

  • Normative sulla privacy (es. GDPR) e loro impatto sulla gestione dei dati

  • Anonimizzazione e pseudonimizzazione dei dati personali

  • Consenso e trasparenza nella raccolta e nell'utilizzo dei dati

MODULO 5 - AI Driven Economy and AI Gen (11 ore)
  • Panoramica dell'impatto dell'IA sull'economia globale e sui modelli di business

  • Esempi di come l'IA sta trasformando settori chiave (manifattura, finanza, sanità, ecc.)

  • Discussione sulle opportunità e le sfide dell'economia guidata dall'IA

Impatto dell'IA sull'Economia

  • Automazione e aumento della produttività

  • Creazione di nuovi mercati e modelli di business

  • Trasformazione del lavoro e delle competenze richieste

  • Implicazioni per la disuguaglianza e la distribuzione della ricchezza

  • Questioni etiche e sociali legate all'uso dell'IA

Regolamentazione e Governance dell'IA

  • Necessità di regolamentare l'IA per garantire sicurezza, equità e trasparenz

  • Approcci alla regolamentazione dell'IA a livello nazionale e internazionale

Come progettare una startup di Ai e nella Data Science

  •  Panoramica del mercato AI: tendenze, opportunità, sfide

  • Casi di studio di startup AI di successo e fallimentari

  • Analisi del panorama competitivo e delle barriere all'ingresso

Informazioni Utili

Finanziamenti
e Metodi di Pagamento

Il pagamento della quota può avvenire tramite carta di credito e bonifico bancario.

Per il bonifico, l’IBAN di riferimento è il seguente: IT96N0326803402052620984800.

Possibilità di finanziamento con Sella Personal Credit previa approvazione della finanziaria*

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