Il corso Big Data Revolution è pensato per aziende che intendono migliorare la competitività, la redditività e l’efficacia nei processi decisionali attraverso la raccolta e l’analisi dei dati, anche partendo dalle basi. È rivolto a tutte le figure, specializzate o meno, che già utilizzano i dati nel loro lavoro o che desiderano scoprire i benefici dei Big Data per l’innovazione del business, in diversi settori. Il percorso si compone di video-pillole brevi e on-demand, fruibili in qualsiasi momento, che consentono in poco tempo di acquisire una conoscenza solida di concetti chiave e approcci necessari per rendere l’organizzazione data-driven garantendo sicurezza e compliance normativa.Vengono anche approfonditi metodologie e strumenti specifici, come Data Analytics, Data Science, Data Warehouse, Data Lake e Data visualization. Al termine, superato il test finale, viene rilasciato un attestato che certifica le competenze acquisite.
1.1 Big Data: cosa sono e perché contano oggi
1.2 I vantaggi strategici di un approccio data-driven
1.3 Le 5V dei Big Data: come leggere la complessità
2.1 Data Analytics e Data Science: come strutturare un progetto efficace
2.2 Use case: esempi reali di applicazione della Data Science
3.1 Diventare davvero “data-driven”: mindset e strumenti
3.2 Data Literacy: diffondere la cultura del dato in azienda
3.3 Misurare la maturità data-driven: i KPI fondamentali
3.4 I professionisti del dato: ruoli e modelli organizzativi
3.5 Privacy e Cybersecurity: cenni a normative e buone pratiche di gestione dei dati
4.1 Le tecnologie di Data Management & Analytics
4.2 Data strategy: ottenere valore dai dati aziendali
4.3 Data management: governare i dati in contesti complessi
4.4 Data integration: dal Data Warehouse al Data Lake e oltre
4.5 Data visualization: strumenti e tecniche per comunicare con i dati
4.6 Il ruolo del Cloud nella gestione dei Big Data
4.7 Big Data e Intelligenza Artificiale: un connubio strategico
5.1 Data Management & Analytics in Italia: quanto investono le aziende?
5.2 Big Data & Data Science: dove stiamo andando? I trend da non perdere
