Corso Data Analyst

Stai cercando un corso di formazione che ti prepari ad una delle professioni più richieste oggi? Questo è il percorso giusto per te.

Le aziende prendono sempre di più le decisioni strategiche basandosi sui dati. Il Data Analyst ha il compito di fornire report statistici, grafici e tabelle per supportare il management nelle decisioni aziendali. Una figura fondamentale per il successo aziendale.

Questo percorso professionale è stato studiato per offrirti nozioni teoriche e competenze pratiche fondamentali per svolgere questo ruolo già da subito. In particolare:

Fondamenti di analisi di dati e programmazione

Concetti principali di statistica

Strumenti Avanzati di Data Analysis

Business Analysis e Comunicazione dei Dati

A conclusione del corso abbiamo previsto un progetto finale che ti permetterà, partendo dalla definizione di un problema di analisi reale, di giungere alla realizzazione di una dashboard che riporti attraverso grafici, tabelle e report una panoramica completa degli indicatori principali utili ad analizzare la situazione fornendo valido supporto alla decisione finale simulata.

Questo corso è la chiave per ottenere competenze altamente richieste dalle aziende!

Obiettivi Formativi

Imparare l'uso di Python e le sue principali librerie per creare API tra diverse piattaforme e software per l'analisi e la visualizzazione dei dati anche di Big Data;

Analizzare e visualizzare dati per supportare il processo decisionale attraverso l'uso di Power BI e Tableu;

Imparare l'uso di strumenti e tecnologie per la gestione dei dati, in particolare SQL;

Acquisire abilità nella raccolta e nel trattamento dei dati acquisendo abilità nell'uso di Excel;

Comprendere le metodologie chiave per l'analisi dei dati;

Interpretare e comunicare i risultati delle analisi a vari stakeholder.
I Vantaggi

Scopri i numerosi vantaggi che possiamo offrirti, guidandoti attraverso un percorso ricco di benefici tangibili.

Videolezioni 24/7

Segui quando puoi, nell'arco dell'intera giornata, sette giorni su sette, grazie alle video lezioni sempre disponibili.

Dispense e Slides

Troverai sempre disponibili all'accesso dispense con riferimenti e note, e slides commentate in audio dal docente.

Lezioni On Demand

Se hai la certezza di non poter rispettare il calendario delle lezioni live, puoi scegliere la modalità On Demand, videolezioni registrate sempre a tua disposizione.

One To One

Per personalizzare il Tuo percorso di crescita sulla base delle tue esigenze formative e lavorative.

All Day Long

Hai particolari esigenze di tempo e non vuoi rinunciare alle lezioni online live? Con noi puoi personalizzare il tuo calendario delle lezioni scegliendo giorni e orari in cui seguire.

Community

Una piattaforma forum dedicata ai nostri corsisti per un confronto costante con il docente e con gli altri colleghi corsisti.

Inserimento Lavorativo

Con il programma Musa Job verrai contattato dalle aziende in continua ricerca di Talenti a cui presenteremo il tuo CV e con cui potrai sostenere colloqui.

Attestato di Frequenza

Al termine del percorso, riceverai un attestato di frequenza che potrai inserire nel tuo CV per il tuo sviluppo professionale.

I nostri Docenti

Con i nostri docenti certificati, affidi la tua formazione nelle mani di veri professionisti.

Marco Armoni

NYU Associate Professor & AI Researcher

Programma Didattico Corso Data Analyst
 

MODULO 1: FONDAMENTI DI ANALISI DATI E PROGRAMMAZIONE
Introduzione alla Data Analysis

Panoramica sul ruolo del Data Analyst

Differenze tra Data Analyst e Data Scientist

Esempi di applicazioni reali della Data Analysis

Fondamenti di Programmazione con Python

Introduzione a Python

Strutture dati fondamentali: liste, dizionari, set

Controllo di flusso e funzioni di base

Manipolazione dei Dati con Pandas

Introduzione ai DataFrame e alle Serie

Importazione di dati da CSV, Excel e SQL

Pulizia e trasformazione dei dati

Analisi Esplorativa dei Dati

Visualizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn

Descrizione statistica di base

Identificazione di pattern e trend

Introduzione a SQL per l'Analisi Dati

Creazione e gestione di database relazionali

Scrittura di query SQL per l'estrazione di dati

Operazioni avanzate in SQL (join, subquery, aggregazioni)

MODULO 2: STATISTICA APPLICATA PER DATA ANALYST

Statistica Descrittiva

Misure di centralità e dispersione

Visualizzazione delle distribuzioni

Tecniche per il riassunto dei dati

Statistica Inferenziale

Principi di inferenza statistica

Test di ipotesi

Intervalli di confidenza

Analisi delle Correlazioni e Regressione Lineare

Calcolo e interpretazione della correlazione

Regressione lineare semplice

Valutazione dei modelli di regressione

Analisi delle Serie Temporali

Introduzione alle serie temporali

Tecniche di smoothing e forecasting

Analisi delle stagionalità e trend

MODULO 3: STRUMENTI AVANZATI DI DATA ANALYSIS

-Strumenti di Visualizzazione Avanzata

-Creazione di grafici avanzati con Seaborn e Plotly

-Dashboard interattivi con Dash e Streamlit

-Principi di Data Storytelling

-Excel per l'Analisi Dati

-Tecniche avanzate di manipolazione dati in Excel

Utilizzo di funzioni avanzate (VLOOKUP, PIVOT, etc.)

Automazione con Macro e VBA

Tableau e Power BI per la Business Intelligence

Creazione di dashboard interattive con Tableau

Analisi dei dati aziendali con Power BI

Integrazione con fonti dati multiple

Introduzione a Google Analytics e Web Analytics

Panoramica di Google Analytics

Analisi del traffico web e delle performance

Creazione di report personalizzati

Introduzione a Big Data e Hadoop

Fondamenti di Big Data

Panoramica di Hadoop e MapReduce

Utilizzo di strumenti Big Data per l'analisi

MODULO 4: BUSINESS ANALYSIS E COMUNICAZIONE DEI DATI

Business Analysis e KPI

Identificazione e definizione dei KPI aziendali

Tecniche di analisi per il supporto decisionale

Utilizzo di strumenti per il monitoraggio dei KPI

Data Cleaning e Preparazione dei Dati

Tecniche di data cleaning avanzato

Gestione dei dati mancanti e outlier

Trasformazione dei dati per l'analisi

Reporting e Automazione

Creazione di report automatizzati

Introduzione a strumenti di automazione come Python e Excel

Reporting dinamico con Power BI e Tableau

Comunicazione Efficace dei Risultati

Principi di comunicazione visiva

Presentazione dei risultati a stakeholder non tecnici

Data storytelling per il business

MODULO 5: PROGETTO FINALE

Progetto di Analisi Dati Completo

Definizione di un problema di analisi reale

Raccolta, pulizia e analisi dei dati

Sviluppo di dashboard, report e presentazione dei risultati