Corso Data Analyst AI-Based
Corso Data Analyst AI-Based, Entra nel mondo analitico con l’intelligenza artificiale!
Corso Data Analyst AI-Based
Modulo 1. Introduzione
In questo modulo introduttivo, gli studenti verranno immersi nei concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati. Scopriranno come AI e dati lavorano insieme per trasformare il panorama dell’analisi dei dati. Saranno trattati argomenti come le basi dell’AI, le tipologie di dati e l’importanza della data analysis nel contesto moderno. Inoltre, si discuterà di come sviluppare le competenze necessarie per diventare un data analyst efficace in un mondo dominato dall’AI.
Modulo 2. AI e Dati
Questo modulo esplora in dettaglio come l’intelligenza artificiale utilizza i dati per fornire insight e automatizzare processi. Gli studenti impareranno dove l’AI raccoglie i dati, come li elabora e come li utilizza per prendere decisioni informate. Saranno discussi casi di studio reali per dimostrare l’applicazione pratica dell’AI nell’analisi dei dati. Inoltre, si analizzeranno le capacità e i limiti attuali dell’AI, fornendo una comprensione chiara di cosa l’AI può e non può fare nel campo della data analysis.
Modulo 3. Competenze di Data Analysis
In questo modulo, gli studenti approfondiranno le competenze pratiche necessarie per eccellere come data analyst. Verranno trattate tecniche avanzate di analisi dei dati, come l’uso di algoritmi di machine learning, la modellazione predittiva e l’analisi statistica. Gli studenti impareranno a utilizzare strumenti e librerie popolari come Python, scikit-learn e TensorFlow per implementare e ottimizzare modelli di AI. Saranno inclusi esercizi pratici e progetti reali per applicare immediatamente le conoscenze acquisite.
Modulo 4. Visualizzazione dei Dati e Dashboard
Questo modulo si concentra sulla creazione di visualizzazioni efficaci e dashboard interattive per presentare i risultati dell’analisi dei dati. Gli studenti impareranno a utilizzare strumenti come Tableau, Power BI e librerie Python come Matplotlib e Seaborn per creare rappresentazioni grafiche dei dati. Saranno trattate le migliori pratiche per la visualizzazione dei dati, incluse tecniche per rendere le visualizzazioni intuitive e informative, migliorando così la comunicazione dei risultati ai decision maker.
Modulo 5. Conclusioni e Prossimi Passi
Il modulo finale fornisce una sintesi delle competenze acquisite e suggerimenti per ulteriori studi e applicazioni pratiche. Gli studenti riceveranno consigli su come continuare a sviluppare le loro competenze di data analysis e AI, esplorando nuove tecnologie e metodologie. Saranno discussi i prossimi passi per chi desidera intraprendere una carriera come data analyst in un contesto AI-based, inclusi suggerimenti per il networking e la preparazione per certificazioni professionali.
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