Con l’avvento dell’AI Generativa, le aziende necessitano sempre di più di professionisti in grado di tradurre le esigenze del business in dati interpretabili e utilizzabili
Il corso mira ad approfondire gli strumenti e le strategie di una Data Driven Company che utilizza l’Intelligenza Artificiale Generativa, con un focus sulla Cultura del Dato. Attraverso un approccio pratico, insegna a interrogare, analizzare e interpretare i dati per prendere decisioni strategiche efficaci. Il programma include lo studio delle dinamiche dei chatbot per la generazione di testi, immagini e video. Gli obiettivi specifici sono:
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Diventa un Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer e accedi ad una delle professioni più richieste dal mercato del lavoro |
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Apprendi le tecniche più richieste del settore e trasforma i dati in decisioni strategiche: Machine Learning e Data Science per affrontare le sfide della data-driven economy |
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Docenti tra i migliori esperti del settore con approccio pratico e orientato ai risultati |
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Flessibilità nella Modalità di Erogazione: Le lezioni sono disponibili in live streaming, con la possibilità di rivedere le registrazioni on demand |
Professionisti quali Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer sono sempre più richiesti e acquisire competenze legate al mondo dei dati è un elemento vincente per tutti coloro che desiderano qualificarsi e ri-qualificarsi nei ruoli più ricercati nel mercato del lavoro. Con l’avvento dell’era dell’Ai Gen serviranno sempre di più figure professionali in grado di “tradurre” le esigenze del business in modo da essere interpretate e rielaborate da scienziati dei dati ed esperti di Ai. La Data Science ora è chiamata a una sfida ancora più larga e senza precedenti grazie ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni e alle nuove tecnologie dell’AI Gen.
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Lezioni: venerdì dalle 14.30 alle 18:30, sabato dalle 09:30 alle 17:30 |
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Durata: 47 ore, 4 week-end |
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Modalità di erogazione: Live Streaming Puoi partecipare alle lezioni in diretta tramite streaming, ma con la possibilità di accedere alle registrazioni delle lezioni per rivederle in qualsiasi momento. |
Tutti gli iscritti al corso riceveranno un abbonamento semestrale gratuito a Il Sole 24 Ore digitale. L’opportunità di formarsi e contestualmente approfondire gratuitamente i temi della politica, dell’economia, della normativa e dei mercati finanziari italiani e internazionali. Resta sempre informato con Il Sole 24 Ore.
Al termine del percorso con Sole 24 ORE Formazione, potrai ottenere un certificato e un badge digitale che attestano il tuo impegno e le competenze acquisite. Il badge è un NFT, verificabile e personalizzato, e può essere condiviso con il tuo network professionale e con i futuri datori di lavoro. Facilmente condivisibile e ben visibile sui canali social, sarà un simbolo tangibile del tuo importante traguardo professionale.
Il corso ha l’obiettivo di approfondire gli strumenti e gli asset strategici di una Data Driven Company che intende sfruttare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale Generativa e del Machine Learning evidenziando la centralità della Cultura del Dato. Vogliamo formare manager e professionisti dell’AI a organizzare processi aziendali e progettare nuovi servizi e nuovi prodotti. Per competere servirà sempre di più sapere cosa chiedere ai propri dati e quali sono le potenzialità degli modelli linguistici di grandi dimensioni.
Il nostro è un approccio pratico che permette di acquisire le competenze necessarie per interrogare, analizzare e interpretare i dati trasformandoli in efficienti scelte strategiche per il Business. Nonché studiare le logiche e le dinamiche che muovono i chatbot per la generazione di testi, immagini e video.
MODULO 1 – Data Driven Economy: cultura del dato e Ai per il business (11 ore)
Definizione e principi fondamentali; vantaggi competitivi per le aziende; esempi di aziende data-driven di successo
Importanza di una cultura aziendale incentrata sui dati; sfide e ostacoli nella creazione di una cultura del dato; strategie per promuovere una mentalità data-driven
Panoramica sull’AI e le sue applicazioni nel business; machine learning, deep learning e altre tecniche di AI; impatto dell’AI sulla trasformazione digitale delle aziende.
Dati interni (CRM, ERP, ecc.); dati esterni (social media, open data, ecc.); dati strutturati vs. dati non strutturati, ecc.).
Tecniche e strumenti per la visualizzazione dei dati; creazione di dashboard e report interattivi; storytelling con i dati.
Cosa sono, quali sono e come funzionano; architetture di reti neurali per l’IA Generativa (es. Transformer, GAN), i principali tools sul mercato; il ruolo dell’IA Generativa nella produzione di contenuti creativi; collaborazione tra umani e IA nella creazione artistica, questioni di copyright e proprietà intellettuale; impatto dell’IA Generativa sull’industria creativa e culturale; prove pratiche.
Docente Luca Tremolada
MODULO 2 – Raccogliere, organizzare, interpretare e visualizzare i dati (11 ore)
Dati Interni: Sistemi aziendali (CRM, ERP, ecc.), dati transazionali, dati dei clienti. Dati Esterni: Open data, social media, dati di mercato, dati provenienti da sensori IoT. Dati Acquisiti: Dati provenienti da partner commerciali, sondaggi, studi di mercato.
Identificazione e correzione di errori, valori mancanti, duplicati e inconsistenze; standardizzazione dei formati e delle unità di misura; visualizzazione dei Dati: Comunicare Informazioni in Modo Efficace.
Scelta del tipo di grafico più appropriato per i dati e l’obiettivo della comunicazione; utilizzo di colori, etichette e scale per rendere i grafici chiari e leggibili; evitare la distorsione dei dati e la sovrabbondanza di informazioni.
Librerie Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly); strumenti di Business Intelligence (Tableau, Power BI); dashboard interattive per monitorare le metriche chiave in tempo reale.
Data Storytelling:
Utilizzare i dati per raccontare storie che catturino l’attenzione del pubblico; evidenziare i punti chiave e le intuizioni più significative; utilizzare grafici e visualizzazioni per supportare la narrazione.
Docenti Andrea Gianotti e Filippo Mastroianni
MODULO 3 – Statistical learning and data science (7 ore)
Probabilità e distribuzioni di probabilità (normale, binomiale, Poisson, ecc.); inferenza statistica (test d’ipotesi, intervalli di confidenza).
Regressione lineare semplice e multipla; regressione logistica; analisi delle componenti principali; analisi fattoriale; serie temporali e modelli; clustering.
Introduzione al linguaggio di programmazione Python (o R); librerie essenziali per la Data Science (NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn); manipolazione, pulizia e trasformazione dei dati; visualizzazione dei dati con grafici e diagrammi; implementazione dei modelli quantitativi appresi.
Analisi dei dati per il marketing (segmentazione della clientela, previsione del churn); Data Science per la finanza (analisi del rischio, previsione dei prezzi); ottimizzazione dei processi aziendali con la Data Science.
Docenti Silvia Salini e e Andrea Maurino
MODULO 4 – START UP e AI (7)
Come progettare una startup di Ai e nella Data Science
Docente Andrea Cinelli
MODULO 5 – AI driven economy and AI Gen (11 ore)
Panoramica dell’impatto dell’IA sull’economia globale e sui modelli di business; esempi di come l’IA sta trasformando settori chiave (manifattura, finanza, sanità, ecc.); discussione sulle opportunità e le sfide dell’economia guidata dall’IA.
Automazione e aumento della produttività; creazione di nuovi mercati e modelli di business; trasformazione del lavoro e delle competenze richieste; implicazioni per la disuguaglianza e la distribuzione della ricchezza; questioni etiche e sociali legate all’uso dell’IA.
Necessità di regolamentare l’IA per garantire sicurezza, equità e trasparenza; approcci alla regolamentazione dell’IA a livello nazionale e internazionale.
Panoramica del mercato AI: tendenze, opportunità, sfide; casi di studio di startup AI di successo e fallimentari; analisi del panorama competitivo e delle barriere all’ingresso.
Docenti Andrea Pellegrini e Roberto Marseglia
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