Dipartimento di Intelligenza Artificiale
Data-driven decisions and business intelligence
In arrivo
Il Corso di Alta Formazione universitaria Data-driven decisions and business intelligence si propone di formare esperti nell’analisi dei dati a supporto dei processi decisionali nei diversi contesti aziendali e/o professionali, combinando competenze strategiche e tecniche avanzate di data science, analisi predittiva, e approfondimenti sugli strumenti (Power BI).
Il programma didattico, in particolare, ha un focus sulle smart organizations, introducendo una formazione all’avanguardia in data science (tecniche di analisi e interpretazione dei dati, modelli predittivi, e uso di strumenti come Power BI). È ideale per professionisti che vogliono rafforzare le capacità decisionali nelle organizzazioni data-driven.
Il Corso di Alta Formazione universitaria si avvale di un corpo docente di elevato profilo professionale e scientifico.
A chi è rivolto
Il Corso di Alta Formazione universitaria è pensato per chi desidera acquisire competenze specialistiche sulle data-driven decisions e approfondire gli strumenti e le tecniche per business intelligence e data analysis.
Destinatari
Neolaureati in discipline scientifiche, economiche, ingegneristiche, sociali o umanistiche. Professionisti e lavoratori che vogliono aggiornare le proprie competenze nel campo delle data-driven decisions and business intelligence. Manager, dirigenti e responsabili che desiderano acquisire una visione strategica dell'utilizzo delle data-driven decisions and business intelligence. Consulenti, professionisti che offrono servizi di consulenza alle aziende e che vogliono ampliare le proprie competenze nel campo delle data-driven decisions and business intelligence.
Caratteristiche
Il Corso di Alta Formazione universitaria è erogato in modalità asincrona con lezioni online in autoapprendimento.
Piano Studi
Leggi in dettaglio i contenuti e gli obiettivi dei moduli formativi.
Il Corso si pone l'obiettivo di illustrare un approccio generale alla statistica descrittiva, cenni di probabilità e teorema di Bayes, inferenza statistica, test statistici.
Docente: Mirto Musci
SSD: INF/01 - INFO-01/A CFU: 4