Corso AI per Data Science

Il corso insegna a usare l'intelligenza artificiale per lavorare con grandi quantità di dati, partendo dalla raccolta e dalla pulizia dei dataset fino ad arrivare a previsioni, grafici interattivi e analisi di testi. Tra i temi compaiono machine learning, reti neurali, visualizzazione automatica, sicurezza e governo dei dati, oltre ai principi etici e normativi che regolano il loro impiego. Ne traggono beneficio soprattutto chi vuole avvicinarsi alla data science partendo da una base informatica, come analisti di business, data analyst e professionisti IT o consulenti che devono applicare questi strumenti al proprio lavoro.

• Modulo 1: Introduzione a Big Data e Data Science
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• Definizione e importanza dei dati nel mondo moderno, ruolo dell'Intelligenza Artificiale nella gestione dei dati e panoramica delle principali tecnologie Big Data.
• Modulo 2: Strumenti AI per la Raccolta e Pulizia dei Dati
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• Data preprocessing assistito dall'AI, raccolta automatizzata dei dati, pulizia dei dataset e riduzione degli errori.
• Modulo 3: Machine Learning e Big Data
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• Algoritmi di Machine Learning applicati ai Big Data, applicazioni in ambito industriale ed esempi pratici di implementazione.
• Modulo 4: AI per l'Analisi Predittiva
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• Costruzione di modelli predittivi avanzati, utilizzo delle reti neurali per effettuare previsioni e applicazioni dell'analisi predittiva in diversi settori.
• Modulo 5: Visualizzazione dei Dati con AI
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• Tecniche avanzate di Data Visualization, generazione automatica di dashboard ed esempi pratici di rappresentazione e interpretazione dei dati.
• Modulo 6: Deep Learning per l'Analisi dei Big Data
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• Fondamenti e applicazioni del Deep Learning, utilizzo di modelli avanzati per l'analisi dei dati e principali strumenti software dedicati.
• Modulo 7: AI per la Data Governance e Sicurezza
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• Intelligenza Artificiale applicata al controllo e alla gestione dei dati, strumenti di sicurezza per i Big Data e casi studio su Data Governance e protezione delle informazioni.
• Modulo 8: AI e Analisi Testuale nei Big Data
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• Natural Language Processing applicato ai Big Data, analisi automatizzata di grandi quantità di dati testuali ed esempi di applicazioni reali dell'NLP.
• Modulo 9: Implementazione di Soluzioni AI nei Sistemi Big Data
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• Integrazione dell'AI nelle architetture Big Data, best practice, casi di successo e automazione dei processi di gestione e analisi dei dati.
• Modulo 10: Etica e Regolamentazione nella Data Science AI-Assistita
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• Etica nell'utilizzo dei Big Data e dell'Intelligenza Artificiale, conformità normativa e impatti futuri di Machine Learning e Big Data.
• Modulo 11: Project Work
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• Sviluppo di una soluzione analitica end-to-end dalla raccolta e preparazione dei dati alla modellazione predittiva e alla governance dell'AI, lavorando su Data Ingestion, preprocessing, Exploratory Data Analysis, visualizzazione, predictive analytics, distributed computing, etica e sicurezza.