Iscriviti a questo Master Big Data e Business Analytics e ottieni la laurea rilasciata dall"Università e-Campus con 60 CFU

Titulación
Modalità
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In linea
Durata - Crediti
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1500 ore
Borse di studio e finanziamenti
Borse di studio e finanziamenti
senza interessi
Piattaforma web
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24 ore
Accompagnamento
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Personalizzato

Descrizione di Master big data e business analytics

MASTER BIG DATA E BUSINESS ANALYTICSApprofitta dell"opportunità che Euroinnova ti offre per sviluppare le capacità e le competenze professionali necessarie per raggiungere i tuoi obiettivi sul posto di lavoro, e anche al miglior prezzo. Non aspettare oltre e richiedi informazioni senza impegno!

Sintesi delle opportunità professionali
di Master big data e business analytics
Per raggiungere il successo aziendale, è attualmente fondamentale utilizzare tecnologie come Big Data, Business Intelligence o Data Science per analizzare le informazioni che consentono di trarre buone conclusioni. Grazie a questo Master Ufficiale in Big Data e Business Analytics potrai apprendere gli aspetti fondamentali della tecnologia Big Data, quali strumenti utilizza come Hadoop, Weka o Pentaho, come estrarre business analytics grazie a Power BI, Tableau o Qlikview, essendo in grado di programmare algoritmi utilizzando Python o R per trarre conclusioni e persino estrarre dati web utilizzando Google Analytics. Avrai a disposizione un team di professionisti specializzati nel settore. Inoltre, grazie agli stage garantiti, potrai accedere a un mercato del lavoro in piena espansione.
Obiettivi
di Master big data e business analytics
- Impara i principi dei Big Data e lo sviluppo delle fasi di un progetto Big Data. - Scopri quali strumenti Big Data utilizza per analizzare i dati come Hadoop, Weka o Pentaho. - Sfrutta i dati e visualizza i risultati attraverso la tecnica della Data Science. - Programmare algoritmi di analisi dei dati con i linguaggi di programmazione Python e R. - Applicare le analisi effettuate per creare visualizzazioni di dati grazie a PowerBI, Tableau o Qlikview. - Sapere come utilizzare l'analisi dei dati web per i Big Data e applicarli tramite Google Analytics.
Uscite professionali
di Master big data e business analytics
Big Data e Business Intelligence sono tecnologie in forte espansione e molto richieste da tutte le aziende. Pertanto, grazie a questo Master ufficiale in Big Data e Business Analytics sarai in grado di lavorare come consulente / revisore dei sistemi Big Data, analista di dati, programmatore Python per l'analisi dei dati, esperto di visualizzazione dei dati o analista web.
A cosa ti prepara?
el Master big data e business analytics
Grazie a questo Master Ufficiale in Big Data e Business Analytics potrai apprendere gli aspetti fondamentali della tecnologia Big Data, quali strumenti utilizza come Hadoop, Weka o Pentaho, come estrarre business analytics grazie a Power BI, Tableau o Qlikview, essendo in grado di programmare algoritmi utilizzando Python o R per trarre conclusioni e persino estrarre dati web utilizzando Google Analytics.
Per chi è?
el Master big data e business analytics
Questo Master ufficiale in Big Data e Business Analytics è progettato per profili multidisciplinari poiché può essere applicato a una moltitudine di campi e settori con l'obiettivo di migliorare la tua carriera professionale e con quali strumenti puoi eseguire queste analisi di dati di elaborazione di grandi volumi e visualizzazione delle informazioni.
Metodologia
di Master big data e business analytics
Metodología Curso Euroinnova
Carattere ufficiale
Delle informazioni
Questa formazione non è inclusa nell'ambito della formazione ufficiale regolamentata (educazione dell'infanzia, istruzione primaria, istruzione secondaria, formazione professionale professionale ufficiale, diploma di maturità, diploma universitario, master universitario ufficiale e dottorato).

Indice Master big data e business analytics

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  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE AI BIG DATA
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. FONTI DEI DATI
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. OPEN DATA
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. FASI DI UN PROGETTO BIG DATA
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE E SOCIETÀ DELL'INFORMAZIONE
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. PRINCIPALI PRODOTTI DI BUSINESS INTELLIGENCE
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. BIG DATA E MARKETING
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. DAI BIG DATA AI LINKED OPEN DATA
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. INTERNET DELLE COSE
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. DATA MINING E MACHINE LEARNING
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. DATA MART. CONCETTO DI BANCA DATI DIPARTMENTALE
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. DATA WAREHOUSE O DATA STORE AZIENDALE
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. BUSINESS INTELLIGENCE E STRUMENTI ANALITICI
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. STRUMENTO POWERBI
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. STRUMENTO TABLEAU
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. STRUMENTO QLIKVIEW
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. DATABASE NOSQL E STORAGE SCALABILE
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. INTRODUZIONE A UN SISTEMA DI DATABASE NOSQL. MONGODB
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. ELABORAZIONE DI DATI DISTRIBUITI CON HADOOP
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. WEKA E DATA MINING
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. PENTAHO: UNA SOLUZIONE OPEN SOURCE PER LA BUSINESS INTELLIGENCE
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. PYTHON E ANALISI DEI DATI
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA SCIENZA DEI DATI
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. BANCHE DATI RELAZIONALI
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. PRE-ELABORAZIONE ED ELABORAZIONE DEI DATI
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. ANALISI DEI DATI
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. TIPI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. ALGORITMI APPLICATI ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. RAPPORTO TRA INTELLIGENZA ARTIFICIALE E BIG DATA
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. SISTEMI ESPERTI
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. IL FUTURO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. INTRODUZIONE AL MACHINE LEARNING
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. STRUTTURA ESTRAZIONE DEI DATI: CLUSTERING
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE
  10. UNITÀ DIDATTICA 10. GRADUATORIA
  11. UNITÀ DIDATTICA 11. RETI NEURALI E DEEP LEARNING
  12. UNITÀ DIDATTICA 12. SISTEMI DI ELEZIONE
  13. UNITÀ DIDATTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS E TENSORFLOW
  14. UNITÀ DIDATTICA 14. SISTEMI NEURALI
  15. UNITÀ DIDATTICA 15. RETI A STRATO SINGOLO
  16. UNITÀ DIDATTICA 16. RETI MULTISTRATO
  17. UNITÀ DIDATTICA 17. STRATEGIE DI APPRENDIMENTO
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE AL PLN
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. PLN IN PYTHON
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. CALCOLO DELLA SINTASSI PER IL PLN
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. CALCOLO DELLA SEMANTICA PER PLN
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. RECUPERO ED ESTRAZIONE DELLE INFORMAZIONI
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. COS'È UN CHATBOT?
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. RAPPORTO TRA AI E CHATBOT
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. CAMPI DI APPLICAZIONE DEI CHATBOT
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA WEB ANALYTICS
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. MODELLI ATTRIBUTIVI
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. REALIZZAZIONE DASHBORAD CON GOOGLE DATA STUDIO
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. WEB ANALYTICS ORIENTATA AL SEO
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. WEB ANALYTICS ORIENTATA AL SEM
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. WEB ANALYTICS ORIENTATA AI SOCIAL NETWORK
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. TECNICHE E STRATEGIE
  10. UNITÀ DIDATTICA 10. ALTRI STRUMENTI PER WEB ANALYTICS
  11. UNITÀ DIDATTICA 11. COOKIE E TECNOLOGIE DI MONITORAGGIO

Qualifica Master big data e business analytics

Il titolo di studio è rilasciato dall'Università Telematica E-Campus, LEGALMENTE RICONOSCIUTA con D.M. MIUR del 30 Gennaio 2006 – pubblicato sulla Gazzetta Ufficiale n. 31 del 07/02/2006
master big data e business analytics
EUROINNOVA - ECIT -  UNIVERSIDAD E-CAMPUS - ITALIANO

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Master Big Data e Business Analytics

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Master Big Data e Business Analytics

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Cosa sono i Big Data?

Il concetto di Big Data si riferisce a un ampio insieme di dati e informazioni, indipendentemente dal fatto che siano strutturati o non strutturati, che comprende entità ogni giorno. L'importante però è non avere tanti dati e informazioni, l'importante è che grazie ai Big Data questa grande mole d'informazioni sia organizzata. Grazie all'utilizzo dei Big Data, enti e utenti possono valutare le informazioni quando prendono decisioni, con l'obiettivo di raggiungere le decisioni migliori e adottare una serie di strategie.

Pertanto, i Big Data sono un insieme d'informazioni complesse e di grandi dimensioni che ne danneggiano l'elaborazione, la gestione o l'analisi se sono disponibili solo strumenti tradizionali, come i database.

L'importanza dei Big Data

Sempre più aziende stanno implementando i Big Data, poiché forniscono le risposte a tutte le domande che le entità non conoscevano o non avevano. Grazie ai Big Data, le diverse entità e organizzazioni hanno un punto di partenza su cui contare quando prendono decisioni. Grazie al reclutamento d'informazioni e grandi quantità di dati, le aziende possono cercare dati e informazioni in modo rapido, senza alcuna avversità ed efficiente. Allo stesso modo, una serie di settori può essere soppressa in modo che non interferiscano con i benefici o l'immagine del marchio.

Se vuoi saperne di più sull'analisi di Massive Data e Big Data, il Master Big Data e Business Analytics Merci offerto da Euroinnova ti darà gli strumenti chiave per farlo. Grazie alla sua metodologia completamente online, puoi seguire il Master Big Data e Business Analytics comodamente da casa tua, senza orari e al tuo ritmo.

Vantaggi dei Big Data

  • Costi inferiori. Grazie ai big data e alle tecnologie informatiche e al cloud, possiamo vedere i numerosi vantaggi dell'archiviazione d'informazioni diverse e maggiori. Allo stesso modo, possiamo osservare modi efficienti di fare affari.
  • Più veloce. I Big Data consentono agli utenti di analizzare il cloud e consentono anche di valutare nuovi siti di dati. Le entità possono valutare le informazioni in tempo reale e prendere decisioni in base a ciò che osservano e a ciò che è meglio per l'azienda.
  • Nuovi beni e servizi. Grazie alla misurazione dei bisogni che i clienti hanno e alla soddisfazione grazie alla valutazione di questi dati, le entità sono in grado di offrire ai clienti ciò che richiedono.

Grazie ai Big Data le persone possono caricare informazioni anche se non dipendono direttamente dal dominio dell'azienda, come commenti e like sui social network derivanti da campagne pubblicitarie, ecc. Questi dati forniscono anche informazioni, poiché sapremo se i nostri beni e servizi funzionano correttamente.

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