Big Data significa volumi enormi di dati che non possono essere elaborati in modo efficace con le applicazioni tradizionali. Gartner definisce i big data come “risorse informative ad alto volume e ad alta velocità e/o ad alta varietà che richiedono forme innovative ed economiche di elaborazione delle informazioni che consentono di ottenere informazioni approfondite, prendere decisioni e l’automazione dei processi”.

Connessa alla messa a disposizione di queste grandi masse di dati è lo sviluppo della Data Science, cioè delle competenze che riguardano la preparazione e l’analisi di dati non strutturati e strutturati. Data Science è una combinazione di statistica, matematica, programmazione, problem solving, acquisizione di dati in modi ingegnosi e attività di pre-trattamento e trattamento dei dati.

Obiettivo dell’area di studio

La grande quantità di informazioni che l’evoluzione tecnologica ha messo a disposizione delle imprese e delle organizzazioni necessita di essere gestita con strumenti tecnici adeguati. Intendiamo mettere a disposizione le conoscenze necessarie per utilizzare i metodi di Data analytics, ovvero algoritmi con cui le informazioni sono trattate per individuare nuovi elementi conoscitivi, e le tecniche di inferenza statistica, che portano a risultati conclusivi basati sulle informazioni a disposizione, consentendo alle aziende di prendere le migliori decisioni in condizioni di incertezza.

Sotto-aree

Statistica

Statistica

Metodi statistici di base, sia della statistica descrittiva, sia del calcolo delle probabilità, sia quelli inferenziali e avanzati che consentono di elaborare dati derivanti da fonti informative diverse.

Analytics

Analytics

Riguarda le tecniche e i metodi di programmazione che consentono di pre-trattare, analizzare e visualizzare i dati nella maniera più efficiente ed adeguata alle diverse tipologie di dati.

Immagini e territorio

Immagini e territorio

Le tecniche più avanzate per lo studio del territorio, dei monumenti, per le valutazioni di cantiere realizzato in collaborazione con il laboratorio GREAL

Corsi dell'area Big data e Data science

Corsi con iscrizioni terminate

Corso Cybersecurity

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Durata: 24 ore CFU/CFI: 8

Corso Excel Professional per il Business

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Laboratorio Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning

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Durata: 8 ore CFU/CFI: 2

Laboratorio Big Data e Social Media Mining

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Durata: 8 ore CFU/CFI: 2

Corso Excel Professional per il Business – livello executive

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Durata: 8 ore CFU/CFI: 2

Strategie per migliorare l’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale ai big data

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Corso Python per il Data science

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Durata: 20 ore CFU/CFI: 6

Corso Excel Professional per il Business – livello base

Big data e Data science Formazione Continua Online UER
Durata: 8 ore CFU/CFI: 1