CATALOGO OFFERTE DI POLITICA ATTIVA PER IL LAVORO - OPAL
Formazione Upskilling (RRSP) mirata al profilo ESPERTO DI DATA SCIENCE
COD. GOL22-55/041
ECIPA SCARL
VENEZIA (VENEZIA)
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.
Ti occuperai di analizzare e interpretare dati inerenti a diverse attività dell’organizzazione coerentemente con le specifiche esigenze aziendali. Ti relazionerai con analisti, informatici e con i referenti manageriali dell’organizzazione.
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.
Al termine del corso sarai in grado di: progettare un piano di indagine (analizzare e definire le esigenze aziendali ed elaborare una strategia di marketing conforme agli obiettivi aziendali), raccogliere i dati in coerenza con il piano di indagine definito, elaborare i dati (applicare tecniche di validazione, costruzione di modelli quantitativi, qualitativi e predittivi, strutturare i database tramite query e stored).
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 DELLA PILA 3/B INT.1Modalità 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)
- 62.09.09 - ALTRE ATTIVITÀ DEI SERVIZI CONNESSI ALLE TECNOLOGIE DELL'INFORMATICA NCA
- 62.01.00 - PRODUZIONE DI SOFTWARE NON CONNESSO ALL'EDIZIONE
- 62.02.00 - CONSULENZA NEL SETTORE DELLE TECNOLOGIE DELL'INFORMATICA
Professioni correlate
- 2.1.1.5.2.0 - ANALISTI E PROGETTISTI DI BASI DATI
- 3.1.2.4.0.0 - TECNICI GESTORI DI BASI DI DATI
- 3.1.1.3.0.0 - TECNICI STATISTICI
- 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