In diversi contesti in cui si affronta il tema dell'innovazione e della trasformazione digitale, il termine Big Data è usato, e spesso anche abusato. Dai dispositivi connessi ai social network, dai satelliti al web, l'esplosione della mole di dati a disposizione e l'evoluzione delle tecnologie per raccoglierli, gestirli e analizzarli ha aperto nuovi scenari e interessanti opportunità per le aziende. I dati del futuro - e in alcuni casi già di oggi - diventeranno il principale elemento abilitante di una enorme rivoluzione tecnologica se ben applicata. Al di là del significato di Big Data che affronteremo all'inizio del corso, l'obiettivo del corso è di rendere più concreto questo messaggio attraverso esempi specifici utili alle aziende.
Il corso è diretto a fornire informazioni essenziali e basilari indispensabili a tutti coloro che lavorano nel campo edilizio e infrastrutturale: Ingegneri, Architetti, Geometri, Contract Manager e soprattutto tutti coloro che producono beni legati all'Industria e all'indotto delle costruzioni.
A chi si rivolgeIl corso è diretto a fornire informazioni essenziali e basilari indispensabili a tutti coloro che lavorano nel campo edilizio e infrastrutturale: Ingegneri, Architetti, Geometri, Contract Manager e soprattutto tutti coloro che producono beni legati all’Industria e all’indotto delle costruzioni.
Argomenti e contenutiIntroduzione ai BIG DATA: • Cosa sono i Big Data • La storia dei Big Data • Le tipologie di Big Data • Il ruolo dei Big Data. I BIG DATA Analytics: • Cosa sono i Big Data Analytics • Impostare un progetto di Big Data Analytics • Il valore del mercato Analytics • Le competenze necessarie per gestire un progetto • I tipi di analysis. L’architettura di dati: • L’architettura di dati per favorire l’innovazione secondo Mckinsey • Creare l’architettura di dati rivoluzionaria • Dalle piattaforme dati on-premise a quelle basate su cloud • Dal batch all’elaborazione dei dati in tempo reale • Dalle soluzioni commerciali alle piattaforme modulari best-of-breed • Dall’accesso ai dati da punto a punto a quello disaccoppiato • Da un magazzino aziendale a un’architettura basata su dominio • Dai modelli di dati rigidi agli schemi di dati flessibili ed estensibili • L’architettura dei dati • L’ecosistema Hadoop • Le competenze nello specifico • Microsoft Azure Analisi • Quando usarlo • I casi di fallimento. BIG DATA Marketing: • Cos’è il BIG DATA Marketing • I big data ci dicono chi sono i nostri clienti • Come si gestiscono i dati • Come applicare i big data al marketing • Analisi dei competitor con i BIG DATA. La convergenza di tecnologie nei Big Data: • Big Data e AI • Big Data e IOT • Big Data e VR • Big Data e Cloud Computing • Big Data Trend. Esempi di applicazioni pratiche nel mercato: • Big Data e manifatturiero • L’importanza dei BIG DATA contro le frodi • Intercettazioni delle frodi e tendenze del mercato • Casi di frodi in finance e non solo • Il caso Canada • Banche e Big Data Analytics • Il caso Deutsche Bank • Utilizzo dei big data nel processo produttivo farmaceutico • Manutenzione predittiva per minimizzare i fermi macchina • Situazione sanitaria di emergenza: le premesse • Riconoscere automaticamente schemi complessi e prevedere criticità • Il mondo delle costruzioni • La risposta ai problemi di produttività • I Big Data nei progetti e subappalti • Il binomio Big Data e agricoltura • Big Data per analisi del prezzo in GDO • Big Data e turismo • I Big Data nella vita quotidiana • I Big Data nello sport • Come i big data diventano arte • Intervista a Wild Mazzini • Dai dati alla sabbia.
ObiettiviL'obiettivo del corso è di rendere più concreti, attraverso esempi specifici utili alle aziende, i diversi contesti in cui si affronta il tema dell’innovazione e della trasformazione digitale; dai dispositivi connessi ai social network, ai satelliti al web, all’esplosione della mole di dati a disposizione e l’evoluzione delle tecnologie per raccoglierli, gestirli e analizzarli.
Modalità e fruizioneCourseware multimediale.
CertificazioneGli attestati rilasciati permettono di acquisire competenze secondo quanto indicato dal Framework DigComp 2.1 e, quindi, sono in grado di attestare in maniera oggettiva le competenze digitali necessarie per operare correttamente a livello professionalizzante nel lavoro in Europa.
Ore: 5
