I Big Data e la moderna Scienza del Dato - 2 giorni - Bologna

Costruire un percorso di avvicinamento alla “scienza del dato” identificando da subito ambiti concreti di applicazione e stimolando la crescita di sensibilità e attitudini al (moderno) data driven decision making. Verranno presentate le principali tecnologie utilizzate in ambito Big Data e Advanced Analytics con attività di laboratorio ed applicate a casi reali.

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Perchè partecipare

I temi Big Data, Predictive, Advanced Analytics sono molto di moda, molti ne parlano, a vario titolo e su diversi aspetti. Ma tu hai capito a cosa possono servirti? Le aziende come la tua sono incuriosite, cercano di informarsi, ma la maggior parte di loro non riesce a farsi una idea chiara di cosa possa servire per loro e di come questi strumenti possano aiutare il proprio business in un contesto in cui non ci sono spazi per investimenti con ROI incerti.

A chi è rivolto

Il corso è rivolto a responsabili IT, personale IT e Key-User Aziendali.

Obiettivi

Al termine del corso il partecipante avrà acquisito le conoscenze di base per muoversi tra le numerose tecnologie dell’ecosistema Hadoop e sarà in grado di identificare i diversi use case dove esse possono essere applicate con successo. Si parlerà anche degli aspetti architetturali che contraddistinguono un moderno stack software per la Data Science. Non ultimo tramite la presentazione di use case e attività di laboratorio i partecipanti potranno approfondire i temi trattati in maniera interattiva.

Docenti e Responsabili

Danilo Maurizio è “Advanced and Predictive Divison Manager” in Horsa S.p.a. Ha una laurea in statistica dell'Università di Padova. Quasi 20 anni di esperienza maturati lavorando per aziende leader e in progetti di ricerca di carattere nazionale. Il suo lavoro, oltre all'analisi in progetti squisitamente data-driven, include attività di consulenza, sviluppo business e project management. Ha svolto le sue attività di docenza tenendo seminari sul disegno di base dati statistiche presso la facoltà di Statistica dell'Università di Padova.

https://it.linkedin.com/in/danailon/it

Ing. Michele Stecca, Ph.D - Big Data & IoT Consultant at Horsa

Dopo un’esperienza di lavoro negli Stati Uniti (come ricercatore all’ICSI di Berkeley, CA), Michele è entrato nel Gruppo Horsa come Big Data & IoT Consultant. Le sue conoscenze riguardano le piattaforme JAVA, lo stack Spark/Hadoop, i sistemi per l’IoT, self-service BI e i Mashup. Su questi temi ha collaborato in importanti progetti co-finanziati dalla comunità europea con aziende come Telefonica, Telecom Italia, Centro Ricerche FIAT, Atos, Alcatel-Lucent, Siemens. Michele Stecca ha pubblicato circa 30 articoli in conferenze/riviste internazionali, partecipato come speaker a numerosi eventi internazionali ed è stato docente esterno presso le Università di Genova e Padova.

https://it.linkedin.com/in/michele-stecca-a657888/it

Materiale / Servizi compresi

  • Dispense, file di autoapprendimento
  • Attestato di partecipazione
  • Coffee Break
  • Light Lunch
Orario delle lezioni: 9:30 - 17:30

Prezzi (IVA esclusa)

Costo per partecipante: 680,00€

Promozione "EARLY BIRD": sconto di 100,00€ a partecipante per iscrizioni entro il 11/08/2017

Promozione 2° iscritto: per iscrizioni di almeno 2 persone (es. dal 2° partecipante della stessa azienda) sconto di 100,00€ dal 2° iscritto

Si accettano coupon riduzione, non cumulabili ad altre agevolazioni (Early Bird, Promozione 2° iscritto, agevolazioni associati AUSED). Indicare al momento dell'iscrizione il nome della promozione e il valore dello sconto (es. promo BlackFriday, sconto 10%)

L'iscrizione al corso ed il pagamento andranno regolarizzati entro la data di termine iscrizioni.

Il corso si terrà con un minimo di 4 partecipanti.

Termine iscrizioni 22/09/2017

Programma

Programma 26/09

  • Alla ricerca di una definizione per la moderna scienza del dato
  • Dai data ai big data: come cambiano i metodi di analisi
  • La natura del processo decisionale (bias cognitivi)
  • Il machine learning (teoria): supervised vs unsupervised learning, pre-processing, cross-validation, model selection/evaluation




Programma 27/09

  • Introduzione ai Big Data
  • Overview sull’ecosistema Hadoop/Spark
  • Hadoop on premise vs. in-the-cloud
  • Approcci per l’Analytics on Big Data
  • Use case anomaly detection (Industrial IoT)
  • Use case churn prediction (probabilità di abbandono di un cliente)
  • Esercitazione (cluster analysis della customer base in ambito retail)

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Modulo di iscrizione

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