Corso Data Analyst
Come funziona il corso Data Analyst
Il corso Data Analyst è un percorso online part-time blended di 4 mesi, strutturato per permettere di partecipare anche a chi lavora.
Prevede lezioni frontali con docenti esperti, esercitazioni pratiche, sessioni di Q&A e materiali on demand sempre disponibili.
- Lezioni live: Lunedì e Giovedì parteciperai alle lezioni live con docenti in aula virtuale dalle 18.30 alle 21.30.
- Esercitazioni: Mercoledì e Sabato svolgerai le esercitazioni pratiche in team o in autonomia.
- Materiali On Demand: Avrai sempre a disposizione materiali didattici on-demand (video e pdf) da consultare in qualunque momento.
- Q&A con docenti: Ogni Venerdì dalle 18.30 alle 21.30 e 2 Sabati al mese dalle 9.30 alle 13.00 avrai a disposizione un docente che risponderà alle tue domande.
Cosa imparerai.
L’apprendimento di Google Sheets e SQL offre competenze fondamentali per la gestione e l’analisi dei dati.
Google Sheets permette di organizzare, calcolare e visualizzare informazioni in modo intuitivo, favorendo la collaborazione in tempo reale.
SQL consente di interagire direttamente con grandi database, eseguendo query complesse per estrarre, filtrare e manipolare dati in maniera efficiente.
L’apprendimento di strumenti come Tableau, Power BI e Google Looker Studio è essenziale per trasformare i dati grezzi in visualizzazioni significative e intuitive.
Tableau e Power BI offrono potenti funzionalità di analisi e creazione di dashboard interattive, ideali per esplorare i dati in profondità e comunicare informazioni complesse in modo chiaro.
Google Looker Studio, più integrato con l’ecosistema Google, semplifica la creazione di report personalizzati e condivisibili.
Python è noto per la sua sintassi semplice e intuitiva, che facilita l’acquisizione di competenze fondamentali.
Una volta apprese le basi, l’esplorazione di pacchetti come Pandas, NumPy e Matplotlib permette di ampliare le capacità analitiche.
Pandas consente di gestire e manipolare grandi dataset, NumPy è ideale per il calcolo numerico e l’analisi di array, mentre Matplotlib è uno strumento potente per creare visualizzazioni grafiche.
L’apprendimento delle basi della statistica, come media, moda, mediana, deviazione standard, etc è fondamentale per comprendere e interpretare i dati in modo accurato.
I concetti statistici di base sono essenziali per analizzare dati e prendere decisioni informate, sia in ambito accademico che professionale.
L’uso dell’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando l’analisi dei dati, rendendola più accessibile e veloce.
Questa tecnologia consente di automatizzare processi complessi, come la pulizia dei dati, la generazione di report e persino l’identificazione di pattern nascosti.
L’utilizzo del Machine Learning attraverso pacchetti come Scikit-learn e Keras offre strumenti potenti per sviluppare modelli predittivi e di classificazione in modo efficiente.
L’uso di Scikit-learn e Keras facilita l’implementazione del machine learning:
- Scikit-learn è perfetto per algoritmi classici come regressione e classificazione, grazie alla sua semplicità.
- Keras, ottimizzato per reti neurali profonde, rende il deep learning accessibile anche ai principianti.
Questi strumenti permettono di creare modelli predittivi accurati per analizzare grandi quantità di dati.
Hai bisogno di informazioni sul Corso Data Analyst?
Compila il form e sarai ricontattato al più presto dal nostro ufficio orientamento
Stage retribuito garantito
Vuoi avviare una nuova carriera nell’ambito della Data Analytics? Entra nel mondo del lavoro subito dopo aver terminato il corso grazie alla collaborazione tra Aulab e Gi Group.
Arricchisci il tuo CV con un’esperienza professionale formativa di alto livello.
Attestato finale
Una volta terminato il corso riceverai un attestato che certifica le competenze acquisite, da inserire nel curriculum per mostrare ai recruiter il tuo percorso!
Perché imparare ad analizzare i dati?
Il mercato dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale è in piena espansione. Secondo un rapporto di Statista, entro il 2026 in Italia raggiungerà i 2358 milioni di euro.
83% delle grandi imprese hanno team dedicati alla Business Intelligence*
93% delle grandi organizzazioni utilizzano strumenti di Data Visualization*
74% delle PMI
fanno analisi descrittive*
Sviluppare competenze in Data Analytics nel mondo del lavoro di oggi è fondamentale per cogliere nuove opportunità e rimanere competitivi nel mercato.
