Data Analytics con AI
Analizza dati grezzi per ottenere insight utili. Python, pandas, machine learning e visualizzazioni che comunicano. Per chi vuole decidere con i dati, non con l'istinto.
Cosa imparerai
I dati sono ovunque, ma pochi sanno analizzarli davvero. Questo corso ti porta da fogli Excel a pipeline automatizzate che puliscono, analizzano e visualizzano dati complessi.
Usi Python (non servono anni di esperienza), pandas per manipolare dataset, librerie ML per predizioni, e tool di visualizzazione per comunicare insight. Tutto applicato su dataset reali.
Per chi è questo corso
- Data analysts che vogliono aggiungere AI alle skills
- Business analysts pronti per il salto tecnico
- Manager che vogliono capire cosa significa "data-driven"
- Developer che vogliono entrare nel mondo data
Prerequisiti
Python base (variabili, if/for, funzioni). Se non lo conosci, forniamo crash course pre-inizio.
Dettagli del corso
- Durata
- 8 settimane (48 ore totali)
- Modalità
- Online live + registrazioni
- Impegno
- 6 ore/settimana
- Livello
- Avanzato
- Lingua
- Italiano
- Certificazione
- Inclusa
- Progetti
- 5 progetti Python
Docente
Data Scientist
Programma del corso
Modulo 1: Python per Data Analysis
4 oreSetup ambiente e Python essentials per analytics.
- Jupyter notebooks workflow
- Numpy arrays e operazioni
- Python data structures per analytics
- Best practices e debugging
Modulo 2: Pandas Mastery
4 oreLa libreria fondamentale per manipolare dati.
- DataFrames e Series
- Data cleaning e preprocessing
- Groupby, aggregations, pivots
- Time series handling
Modulo 3: Data Cleaning e Preprocessing
4 oreIl 70% del lavoro: pulire dati sporchi.
- Handling missing data
- Outlier detection
- Data normalization e scaling
- Feature engineering basics
Modulo 4: Exploratory Data Analysis
3 oreEsplora dataset e trova pattern nascosti.
- Statistical summaries
- Correlation analysis
- Distribution analysis
- Hypothesis testing basics
Modulo 5: Data Visualization
4 oreComunica insight con grafici efficaci.
- Matplotlib fundamentals
- Seaborn per statistical plots
- Plotly per interactive dashboards
- Visualization best practices
Modulo 6: SQL per Data Analysis
3 oreQuery database e integra con Python.
- SQL essentials (SELECT, JOIN, WHERE)
- Aggregations e subqueries
- Python + SQL integration
- Database connection best practices
Modulo 7: Machine Learning per Analytics
4 orePredizioni e classificazioni con scikit-learn.
- Supervised learning overview
- Regression models
- Classification algorithms
- Model evaluation metrics
Modulo 8: Clustering e Segmentation
3 oreTrova gruppi naturali nei dati.
- K-Means clustering
- Hierarchical clustering
- Customer segmentation use case
- Dimensionality reduction (PCA)
Modulo 9: Time Series Analysis
4 oreAnalizza trend e prevedi il futuro.
- Time series decomposition
- Trend e seasonality analysis
- Forecasting con ARIMA
- Prophet per predizioni business
Modulo 10: A/B Testing e Experimentation
3 oreTesta ipotesi e misura impatti reali.
- Experiment design
- Statistical significance
- Power analysis
- Common pitfalls e best practices
Modulo 11: Natural Language Processing
3 oreAnalizza testi: sentiment, topics, entities.
- Text preprocessing
- Sentiment analysis
- Topic modeling
- Named entity recognition
Modulo 12: Dashboard e Reporting
3 oreCrea dashboard interattive e report automatici.
- Streamlit per web apps
- Plotly Dash dashboards
- Automated reporting con Python
- Integration con BI tools
Modulo 13: Big Data Tools Overview
3 oreQuando pandas non basta: Spark, Dask, cloud.
- Big data challenges
- PySpark introduction
- Dask for parallel computing
- Cloud analytics (AWS, GCP, Azure)
Modulo 14: Progetto Finale End-to-End
7 orePipeline completa: da dati grezzi a dashboard deployato.
- Problem definition e data collection
- Full pipeline: clean, analyze, model, visualize
- Deploy dashboard interattiva
- Presentazione insight e raccomandazioni
Competenze acquisite
Best practice Python per data analytics
Scrivi codice analytics professionale e riutilizzabile
End-to-end pipeline
Da CSV sporco a dashboard deployato
Predictive analytics
Modelli ML per l’analisi di trend e pattern nei dati
Portfolio progetti
5 progetti completi su GitHub
Strumenti che userai
Sviluppa competenze avanzate di Data Analytics
Prossima sessione: 12 aprile 2025. Skill richiestissime nel mercato.