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Corso gratuito Data Science - Napoli - Young Talent in Action 2017

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Nell'ambito di Young Talent in Action 2017, progetto di orientamento e formazione di ManpowerGroup, organizzato in collaborazione con Tree per favorire l'inserimento nel mondo del lavoro di giovani laureandi/nolaureati, NEET e talenti, è attivato a Firenze il corso di Data Science.

L’obiettivo del corso è di formare sui principali temi della Scienza del Dato, quali Business, Statistica, e Programmazione, chiarendo innanzitutto il ruolo strategico della Data Science nelle industrie moderne.

Il corso prevede inoltre una formazione tecnica, sia teorica che pratica, sugli strumenti ed argomenti tipici del data scientist, quali statistica, programmazione, data mining e machine learning. In conclusione, verrà realizzato un progetto per mettere in pratica quanto appreso durante le ore di lezione.

L’individuo che segue con successo l’intero corso sarà capace di comprendere il funzionamento dei sistemi che estraggono valore dai dati, sia i loro presupposti teorici, sia le loro realizzazioni tecniche. Saprà capire come i dati possono essere usati per migliorare un’azienda. Sarà inoltre capace di realizzare tali sistemi utilizzando algoritmi di machine learning, programmandoli in prima persona. Sarà, infine, in grado di comunicare i risultati in maniera appropriata.

Il corso è rivolto a un massimo di 20 studenti ed è completamente gratuito, grazie al fondo Forma.Temp.

La partecipazione al corso è subordinata al superamento di un test di ingresso (il link al test di ingresso sarà inviato via mail a quanti hanno prenotato la propria partecipazione al corso su Eventbrite).

Il corso avrà durata 120 ore complessive, con lezioni in aula di 8 ore al giorno, dal lunedì al venerdì. La frequenza delle lezioni è obbligatoria. È consentito un numero di assenze non superiore al 30% dell'intero percorso formativo.

Il programma del corso è strutturato nei seguenti moduli formativi:

  • Il dato nell’impresa moderna
  • Teoria e tecnologie dei Big Data
  • La scienza del dato
  • Marketing e Data Design
  • Economia aziendale
  • Fondamenti di statistica
  • Fondamenti di programmazione con il linguaggio R
  • Statistica con R
  • Fondamenti di Data Mining
  • Data mining con R
  • Machine Learning
  • Machine Learning con R
  • Progetto facilitato di Data Science
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