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UN PROGRAMMA EXECUTIVE

UN PROGRAMMA EXECUTIVE

L’Executive Master si compone di 280 ore di didattica complessiva ed è organizzato in 7 moduli acquistabili anche singolarmente.
Al termine di ogni modulo è previsto un test di verifica delle competenze acquisite. Ai fini dell’ottenimento dell’attesto finale dell’Executive Master, o di ciascun modulo, è richiesta la frequenza ad almeno l’80% delle attività di formazione  previste.
e lezioni e i laboratori si svolgono nelle giornate di venerdì (09:30-18:30) e sabato mattina (09:00-13:00), a settimane alterne. Il percorso prenderà avvio a Ottobre 2018.  Sono esclusi il mese di agosto e le festività.
Per accedere al percorso, è necessario effettuare la pre-iscrizione e sostenere un colloquio di selezione con il coordinamento didattico, che valuterà l’idoneità del candidato.

Il programma si articola nei seguenti moduli:

1 (Big) Data: architetture, raccolta e analisi del dato

In questo modulo vengono fornite le competenze necessarie alla raccolta, archiviazione e interrogazione dei dati, in modo strutturato ed efficiente, in un contesto di Business Intelligence classica e di Big Data. Nel modulo vengono trattate le principali architetture di dati, il data modeling (modellazione dei dati), le piattaforme e gli strumenti di caricamento, controllo e interrogazione maggiormente utilizzati e i prodotti attualmente presenti sul mercato.
Obiettivo: essere in grado di valutare l’architettura e il modello di dati più adatti alle diverse esigenze di analisi.

2. Statistic Modeling and Machine Learning

In questo modulo vengono forniti i principali strumenti di analisi dei dati – dai modelli statistici classici al machine learning – e illustrate le tecniche e le strategie di analisi, in funzione dei diversi possibili obiettivi, con particolare focus sulla valutazione, interpretazione e presentazione dei risultati.
Il modulo prevede un richiamo dei principali elementi di statistica inferenziale ed esercitazioni di laboratorio su casi reali.
Obiettivo: imparare a riconoscere la tecnica di analisi più idonea a ogni esigenza, individuandone e valutandone limiti e potenzialità.

3. Predictive Analytics for Business

Il modulo fornisce i principali strumenti di analisi predittiva applicati a questioni aziendali, quali: prevenzione del churn, marketing mix modeling, analisi della customer satisfaction, decision making, ecc.
Le tecniche di analisi vengono apprese attraverso lo studio di casi reali, con l’attenzione rivolta all’interpretazione dei risultati e al loro impiego per supportare i processi decisionali in azienda.
Il modulo prevede esercitazioni di laboratorio su business case reali.
Obiettivo: sviluppare le competenze necessarie a scegliere e utilizzare gli strumenti più adatti ai diversi contesti, valutando l’affidabilità e l’applicabilità dei risultati ottenuti.

4. Data Mining and Text Mining

Il modulo fornisce le competenze per l’utilizzo dei principali strumenti finalizzati all’individuazione ed estrazione di informazioni da grandi moli di dati. Nella prima parte sono illustrati i modelli di analisi attraverso applicazioni classiche, come la market basket analysis e i sistemi di raccomandazione. Nella seconda parte, dedicata al text analytics, si lavora sull’analisi di dati non strutturati, con l’introduzione di tecniche per la modellizzazione dei temi emergenti e la classificazione dei testi.
Il modulo prevede esercitazioni di laboratorio su business case reali.
Obiettivo: apprendere metodi e strumenti di ricerca, estrazione e analisi del dato.

5. Digital Analytics and Marketing Automation

Il modulo, finalizzato alla gestione del business online, descrive: metodi e strumenti di analytics per controllare qualsiasi forma pubblicitaria (dal SEO al programmatic buying) e soluzioni per automatizzare processi e attività aziendali utilizzando strategie di web marketing e piattaforme che dialogano tra loro in automatico.
Obiettivo: acquisire le nozioni fondamentali di data analytics e marketing automation mediante lo studio di casi reali.

6. Social Network Analysis and Artificial Intelligence Marketing

Il modulo prevede una prima parte dedicata alla social network analysis, seguita dalla trattazione di strumenti, ambienti e infrastrutture che pongono il cognitive computing e l’intelligenza artificiale al servizio del marketing d’impresa. Si dedica particolare enfasi alle opportunità di business e all’utilizzo di strumenti a supporto del decision making. Il modulo prevede dimostrazioni ed esercitazioni pratiche sulle principali piattaforme di cognitive computing presenti sul mercato.
Obiettivo: acquisire consapevolezza sulle prospettive e le potenzialità introdotte dall’AI e sulle modalità in cui essa è operativamente accessibile.

7. Intelligence at Work: dall’ideazione allo sviluppo di un progetto di business

Il modulo è strutturato sotto forma di laboratorio di simulazione di progetti aziendali data driven, nel quale docenti e partecipanti, attraverso una metodologia di lavoro agile, si interrogano, sviluppano e sperimentano soluzioni progettuali per tutte le fasi di processo: ideazione, creazione del business plan, organizzazione e sviluppo del progetto operativo.
Il workshop è preceduto da presentazioni di case histories aziendali relativi ai diversi ambiti (marketing, advertising, CRM…) che servono a fornire ai partecipanti una visione globale sulle potenzialità dello sfruttamento di dati e informazioni per perseguire i propri obiettivi di business in modo efficace.

ASSICURATI UN POSTO NEL FUTURO

Secondo una recente indagine, il mercato dei dati in Italia ha superato i 4 miliardi di euro e toccherà quota 6,3 miliardi entro il 2020. Si stima inoltre che i Big Data favoriranno, nei prossimi anni, un incremento del PIL europeo di oltre il 2%, con la conseguente creazione di 35 milioni di nuovi posti di lavoro.

Non farti sorprendere dal cambiamento.
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DURATA: 10 MESI

INIZIO: OTTOBRE 2018

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Indagine sul livello di adozione e utilizzo dell'Intelligenza Artificiale in Italia

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