CATALOGO OFFERTE DI POLITICA ATTIVA PER IL LAVORO - OPAL
Formazione Upskilling (RRSP) mirata al profilo ESPERTO DI DATA SCIENCE
COD. GOL22-55/339
ECIPA SCARL
PADOVA (PADOVA)
DGR numero 845 del 12/07/2022
Il corso ti consentirà di aggiornare alcune competenze professionali tipiche del profilo di ESPERTO DI DATA SCIENCE permettendoti di avere opportunità occupazionali, come collaboratore o lavoratore autonomo, all'interno di aziende del settore pubblico e/o privato che utilizzano sistemi informatici per la gestione ordinaria delle loro attività e che hanno l'esigenza di introdurre figure esperte nella gestione dei dati capaci di interpretare grandi moli di dati e di ricavarne informazioni utili a sviluppare modelli e strategie che supportino il business aziendale.
Nell’ultimo decennio, la richiesta di analisti esperti di Data Science si è fatta sempre più consistente. Questo grazie all’aumento del traffico su piattaforme che immagazzinano dati, come i social media, i portali di e-commerce (Amazon, Groupon, Zalando, ma anche realtà come Shopify, PrestaShop…) e le piattaforme di multimedia sharing (Instagram, Flickr, YouTube, Pinterest, fino ai più recenti Twitch, e Visiwa).
I maggiori settori d’impiego per un Data Scientist risultano essere il settore finanziario e il settore commerciale, seguono il settore farmaceutico e quello del retail e GDO, senza dimenticare il più recente settore dell’Internet of Things (IoT), che intende estendere la connessione tramite Internet alle più svariate tipologie di oggetti.
I docenti coinvolti sono specialisti con esperienza triennale e sapranno adeguare le proprie competenze personali/professionali alle esigenze del progetto formativo alla luce delle caratteristiche degli allievi.
Attività e Moduli:
Formazione per l’aggiornamento professionale “upskilling”
Formazione Upskilling (RRSP) mirata al profilo di ESPERTO DI DATA SCIENCE
Durata e orari
Il percorso si compone di 60 ore formative che verranno erogate indicativamente in 4 ore giornaliere (09:00 - 13.00 oppure 13.30 - 17.30)
Le fasce orarie delle lezioni verranno decise anche in base alla disponibilità dei docenti.
Sede di svolgimento
ECIPA SCARL VIA SAVELLI 128Modalità di erogazione
Le attività si svolgono in presenza.Indennità / Borsa di studio
Euro 3,5/ora per le ore frequentate in presenza
Attestato / Qualifica
Attestazione di messa in trasparenza dei risultati di apprendimento
Settore attività
- 63.11.20 - GESTIONE DATABASE (ATTIVITÀ DELLE BANCHE DATI)
- 62.03.00 - GESTIONE DI STRUTTURE E APPARECCHIATURE INFORMATICHE HARDWARE - HOUSING (ESCLUSA LA RIPARAZIONE)
- 62.01.00 - PRODUZIONE DI SOFTWARE NON CONNESSO ALL'EDIZIONE
- 62.09.09 - ALTRE ATTIVITÀ DEI SERVIZI CONNESSI ALLE TECNOLOGIE DELL'INFORMATICA NCA
- 62.02.00 - CONSULENZA NEL SETTORE DELLE TECNOLOGIE DELL'INFORMATICA
Professioni correlate
- 2.1.1.5.2.0 - ANALISTI E PROGETTISTI DI BASI DATI
- 3.1.1.3.0.0 - TECNICI STATISTICI
- 3.1.2.4.0.0 - TECNICI GESTORI DI BASI DI DATI
- 2.1.1.3.2.0 - STATISTICI
Profili Repertorio Regionale Standard Professionali
– Tecniche di clustering, Multidimensional data modeling, progettazione di algoritmi e linguaggi di
scripting
– Trattamento dei dati strutturati e non strutturati
– Metodi di inferenza, di analisi testuale e di metodi per le decisioni
– Tecniche di interrogazione/strutturazione di Database sia relazionali che non tramite query e stored
– Tipologia, caratteristiche e funzionalità degli strumenti Extract, Transform, Load (ETL)
– Tipologia, caratteristiche e funzionalità dei principali sistemi di analisi statistica e delle principali
piattaforme di data management
– Analizzare i dati mediante l’utilizzo di diversi metodi e strumenti
– Costruire modelli quantitativi e qualitativi e modelli predittivi
– Gestire la relazione/coordinare altri ruoli e funzioni coinvolti nella raccolta dei dati
– Applicare tecniche per interpretare analisi e modelli ai fini dell’elaborazione dei dati
– Interrogare e strutturare i database tramite query e stored
– Applicare tecniche per visualizzare i dati ai fini di agevolarne la comprensione
ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics
- Implementazione di procedure di data integrity and interoperability
- Implementazione di procedure data curation and data quality control
- Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati
- Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics
- Utilizzo di big data analytics platforms
– Analisi fonti, tipologia e qualità dei dati
– Tecniche di selezione e organizzazione dei dati
– Tecnologie per il monitoraggio delle tendenze
– Tipologie, caratteristiche e funzionalità di piattaforme e applicativi Big Data, Machine Learning e
Business analytics
– Formati standard per il rilascio dei modelli analitici (ad es. Predictive Model Markup Language
(PMML), Portable Format For Analytics -PFA, ecc.)
– Identificare i dati significativi e le loro fonti interne o esterne all’organizzazione
– Organizzare e strutturare i dati in formati idonei per l’analisi e interpretazione
– Adottare tecniche e metodologie di data mining, attraverso metodi automatici o semi-automatici
– Gestire la relazione/coordinare altri ruoli e funzioni coinvolti nella raccolta dei dati
– Monitorare il processo di raccolta, individuando soluzioni appropriate a fronte di eventuali criticità
ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics
- Data mining
- Ricerca e raccolta dati
- Preparazione dati per il trattamento
– Basi di modelli e tecniche di marketing strategico
– Definizione e scelta del target e sua segmentazione e analisi
– KPI adatti alla misurazione dei risultati sui diversi canali, mezzi e target
– Modelli e tecniche di project management in ambito statistico
– Approccio al multi-progetto in ambito statistico
– Team building e gestione del gruppo di lavoro
– Tecniche e strumenti di analisi del comportamento del target
aziendali
– Applicare tecniche di pianificazione strategica aziendale per definire gli ambiti di analisi e gli
obiettivi che questa deve raggiungere.
– Identificare il target di riferimento dell’indagine
– Identificare i canali e i mezzi per il raggiungimento del target
– Applicare tecniche per la definizione di piani di indagine sulle esigenze informative del
target/ambito di riferimento
– Adottare criteri per la definizione della metodologia di intervento per la realizzazione di un
progetto di sviluppo statistico
– Elaborare una strategia di marketing conforme agli obiettivi aziendali
– Gestire le diverse fasi di implementazione del progetto, adattando adeguate procedure di
pianificazione, organizzazione, monitoraggio e valutazione delle attività
ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics
- Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics
PER PARTECIPARE
Modalità di adesione
Per aderire è necessario essere in possesso del Patto di Servizio e relativo Assegno GOL rilasciato dal Centro per l’Impiego - Percorso 2 “Aggiornamento (Upskilling)”
CONTATTI
Alessandra Scarpa, ruolo: Operatore Area Politiche attive del lavoro - email: scarpa@ecipa.eu telefono: 041.928638
Giorgia Tosatto, ruolo: Operatore Area Politiche attive del lavoro - email: agenzia@ecipa.eu telefono: 041.928638