Il tuo percorso completo di Analisi dei Dati

corso analisi dei dati

Il percorso completo di analisi dei dati comprende in un unico video-corso tutti i principali temi dell’analisi dati, frutto della mia esperienza quotidiana come IT Trainer, sviluppatore e Data Analyst. Con il tempo ho creato personalmente una libreria di oltre 26 ore di video-lezioni, in continua espansione, che coprono tantissimi temi richiesti per figure come Data Analysis, Data Engineer, Data Scientist e Data Management Consultant. Le lezioni sono raggruppate in sette moduli didattici, ognuno con precisi obiettivi didattici per fornire un importante upgrade al tuo curriculum. 

 

Perché questo corso 

L’Analisi dei Dati è ogni giorno di più una delle skill più importanti e con maggiore diffusione nel mondo del lavoro. “Data is the new oil” (i dati sono il nuovo petrolio) disse Clive Humby nel 2006. Le aziende hanno capito che i dati sono una risorsa inestimabile e la richiesta di professionisti in grado di gestirli correttamente è in continua crescita. Ma lavorare con i dati non è per niente semplice: oggi sono partiti i primi corsi di laurea specifici sulla Data Science e il Data Management, sul mercato sono presenti vari Master e corsi di formazione sul tema. Anche su questo sito stesso troverai la mia offerta formativa, oltre a tantissimo materiale divulgativo gratuito. In questa pagina però voglio offrirti una possibilità in più, diversa, che ti permetterà di acquisire le skill più importanti sull’analisi dei dati in modo più semplice, veloce ed economico.

 

Perché acquistarlo

  • Perché con un solo percorso didattico avrai accesso a sette differenti macro temi ognuno a suo modo fondamentale per formare figure pronte per il mondo del lavoro, per più di 26 ore di video-didattica di qualità.
  • Perché non si limita a mostrarti degli strumenti di analisi dei dati, ma ti insegna anche a programmare con i linguaggi di programmazione più richiesti nell’ambito dell’analisi dei dati
  • Perché nasce dall’esperienza di un docente certificato MCSE (Microsoft Certified Solution Expert) con esperienza diretta prima sul campo e poi dietro una cattedra.
  • Perché potrai accedere all’area riservata del sito con le video-lezioni in modo pratico e veloce.
  • Perché verranno svolti tantissimi esercizi, in modo da mostrarti i ragionamenti da seguire
  • Perché ti guida nella creazione di un portfolio da Data Analyst con cui potrai dimostrare in modo tangibile le tue competenze su SQL, MongoDB, Python ed Excel.

 

A chi è rivolto

  • A chiunque voglia conoscere e approfondire i temi legati alla gestione e analisi dei dati e abbia pazienza e perseveranza per seguire un percorso di più di 26 ore
  • A chi vuole imparare a programmare con i linguaggi più richieste nel mercato dell’analisi dei dati
  • A chi ha già sentito tante parole su intelligenza artificiale e reti neurali, ma magari non sa cos’è una query SQL
  • A chi vuole sviluppare la forma mentis generale per risolvere problemi legati al mondo dei dati
  • A chi vuole imparare con la metodologia Learning By Doing, programmando o utilizzando continuamente gli strumenti oggetto del corso

 

Comincia dall’SQL (6,5+ ore)

Il primo video-corso che ti consiglio di seguire è l’SQL Academy. L’SQL è il linguaggio di programmazione per gestire e interrogare i Database Relazionali. Per quanto non sia il linguaggio più “trendy” e in “hype” nelle varie pubblicità dei master o nei post su Linkedin, posso assicurarti che è la skill fondamentale per chiunque voglia approcciarsi da professionista al lavoro dell’analisi dei dati. I Database Relazionali sono infatti diffusissimi in tutti i contesti aziendali e se “sai scrivere una query” è una domanda che ti faranno in praticamente ogni colloquio relativo ad una posizione nel mondo Tech. Il programma:

  • Installazione SQL Server Express e SQL Server Management Studio
  • Connessione e creazione database d’esempio
  • Introduzione ai concetti di Database, Database Relazionale, RDBMS e SQL
  • Selezionare e filtrare i dati
  • Raggruppare i dati: parte 1
  • Combinare i dati di più tabelle
  • Subquery: risolvere problemi complessi scomponendoli in problemi più semplici
  • Utilizzare Subquery per filtrare i dati
  • Creare un database
  • Popolare e aggiornare un database
  • Progettazione concettuale, diagramma E-R e traduzione in database relazionale
  • Salvare e rieseguire il codice all’interno del database
  • Esercizi SQL
  • Project Work

 

Fai un ripasso di Excel (2,5+ ore)

Per quanto abbia dei limiti per i quali in alcuni casi è necessario passare ad uno strumento più potente come un Database, essere fluenti in Excel è comunque una skill fondamentale per chiunque voglia lavorare con i dati. La sua iper-diffusione in tutti gli ambiti e uffici aziendali e le sue infinite possibilità di utilizzo tra formule, pivot e grafici lo rendono uno strumento indispensabile. Non ti servirà essere un “mega-esperto” perché vedrai che, arrivati ad un certo punto, le aziende passano ad utilizzare altri strumenti. Ma può essere possibile saper creare una rete neurale su Python senza saper fare un grafico su Excel? Hai a disposizione due mini-corsi per imparare a scrivere formule e funzioni (questo corso è gratuito per tutti!) e creare tabelle pivot. Il programma:

  • Introduzione a formule e funzioni di Excel
  • Funzioni Somma, Media, Dev St P, Somma Piu Se e Conta Più Se
  • Funzioni di tipo Testo
  • Funzioni Logiche
  • Cerca Verticale e Cerca X
  • Come e perché creare una tabella Pivot
  • Creiamo un grafico Pivot
  • Filtri e aggiornamento dei dati
  • Elaboriamo i dati di partenza
  • Analisi su più colonne
  • Layout e raggruppamenti nelle Pivot
  • Creazione di Dashboard

 

Un po’ di statistica è essenziale (1,5+ ore)

Prima di partire con la programmazione in Python, sarà essenziale fare un ripasso dei principali concetti di statistica descrittiva. Impareremo a descrivere le variabili sia singolarmente con il calcolo degli indici di posizione e di variabilità e sia studiando il grado di associazione reciproco. Eseguiremo i vari calcoli con Excel co avrai ulteriore modo di esercitarti con i fogli di calcolo. Il programma:

  • Introduzione alla statistica
  • Classificazione delle variabili statistiche
  • Indici di posizione centrale
  • Indici di variabilità
  • Outlier e coefficiente di variazione
  • Rappresentazione grafica delle variabili
  • Scaling di una variabile
  • Indice V di Cramer
  • Indice Eta quadro
  • Covarianza tra due variabili
  • Coefficiente di Pearson
  • Coefficiente di Spearman

 

Impara a programmare con Python (6+ ore)

A questo punto potrai iniziare a “fare sul serio” imparando le tecniche di programmazione per l’Analisi dei dati e il Machine Learning con il linguaggio Python. Il corso è strutturato per partire da zero con Python, seguendo un approccio innovativo e concreto: non seguiremo il classico canovaccio teorico variabili, liste, tuple, dizionari,eccetera ma impareremo a programmare tramite una serie di task reali dei processi di Analisi dei dati: imparerai ad acquisire i dati, lavorarli con la libreria pandas, implementare tecniche di PreProcessing e Machine Learning tramite la programmazione a oggetti e la libreria scikit-learn. Il programma

  • Installazione di Python, Jupyter e le principali librerie
  • Import di file CSV, Excel e JSON
  • Caratteristiche dei DataFrame
  • Import di file strutturati
  • Organizzare il codice in funzioni
  • Filtrare i dati
  • Aggregare i dati – metodo groupby
  • Combinare i dati – metodo merge
  • Combinare i dati – metodo concat
  • Ordinare i dati e modificare la struttura di un DataFrame
  • Modificare e trasformare i dati in un DataFrame
  • Esercitazione sul pre-processing dei dati: import del file Iris, filtrare e ordinare i dati, gestire i null, gestione variabile target e suddivisione in training e test, valorizzazione null, normalizzazione dati, aggiunta colonna pesi e conversione dati in array di numpy
  • Implementazione del Perceptron
  • Perceptron e programmazione a oggetti
  • Machine Learning con Scikit-Learn – parte 1
  • Machine Learning con Scikit-Learn – parte 2
  • Analisi esplorativa dei dati: calcolo dei principali indici statistici, rappresentazioni grafiche con Seaborn e utilizzo di Pandas Profiling
  • Machine Learning sul dataset Titanic: studio delle variabili, encoding e normalizzazione
  • Creazione di Pipeline e convalida k-fold
  • Ottimizzazione dei parametri
  • Machine Learning sul dataset Diamonds e introduzione alla regressione
  • Algoritmi di Regressione e analisi dell’accuratezza

 

Amplia le tue skill con MongoDB (4+ ore)

MongoDB è il Database Non relazionale con maggiore richiesta nel mercato del lavoro. Il formato JSON è ormai uno standard nella strutturazione dei dati; conoscere uno strumento potente e flessibile come MongoDB per la gestione e analisi dei dati in questo formato è un must-have per ogni Data Analyst e Data Scientist. Con il modulo di MongoDB potrai inserire una competenza chiave nel tuo curriculum ma ancora non molto diffusa e che quindi ti distinguerà da molti altri professionisti. Il programma:

  • Installazione di MongoDB e creazione Database
  • Documenti JSON
  • Collezione JSON
  • Esecuzione dei primi filtri su MongoDB
  • Scelta delle chiavi e altri esempi di condizioni
  • Analisi dei tipi e relativo impatto sui risultati del metodo .find()
  • Gestione dei null, espressioni regolari e filtri su array
  • Aggregare i dati su MongoDB
  • Eseguire filtri pre e post raggruppamento
  • Eseguire raggruppamenti su chiavi di tipo array e sotto-documento
  • Combinare i dati di più collection
  • Creare database, collezioni e documenti
  • Aggiornare il database
  • Modificare chiavi di tipo array
  • Funzioni $concat, $ifNull e $cond, $push e $addToSet
  • Creazione di viste e regole di validazione
  • Esercizi MongoDB
  • Project Work

 

Ripassiamo la struttura dei DB con Access (2,5+ ore)

Il corso di Access ti permetterà di fare un utile ripasso sulle peculiarità e le strutture di un Database relazionale. Spesso Access è il primo passo fatto dalle aziende che hanno iniziato a lavorare in modo strutturato sui dati e si sono scontrate con i primi limiti di Excel. Anche in questo caso non ci servirà diventare “mega-esperti” di Access in quanto a questo punto avremo già le basi per utilizzare strumenti più avanzati come SQL Server, MongoDB o Python. Tuttavia non possiamo pensare di presentarci come esperti di Database senza avere una dimestichezza di base con il famoso prodotto del pacchetto Office. Il programma:

  • Database Relazionali e progetti di analisi dei dati
  • Creazione delle prime tabelle su Access
  • Inserimento di nuovi record nelle tabelle
  • Chiavi primarie, chiavi esterne e relazioni tra tabelle
  • Campi con ricerca guidata
  • Popolare un Database di Access a partire da dati di Excel
  • Scrivere le prime query di selezione dei dati
  • Combinare i criteri con And e Or
  • Join tra tabelle
  • Raggruppamenti e aggregazioni con Access
  • Query di aggiornamento, cancellazione e accodamento
  • Creazione di Maschere
  • Maschere di sola lettura, inserimento di grafici, utilizzo di particolari layout e maschere di Home Page
  • Creazione di Report semplici e con raggruppamenti
  • Esercizi
  • Project Work

 

Diventa un esperto di SQL Server (4,5+ ore)

A questo punto avremo delle solide basi di molti strumenti di analisi dei dati, l’ultimo passo è quello di specializzarsi in qualcosa per potenziare le skill su un particolare strumento. Quello che troverai nella mia libreria è un video-corso con contenuti pressoché unici in italiano sul Database SQL Server, analizzando le tecniche più moderne ed efficaci per migliorare e monitorare le prestazione di uno dei database più utilizzati dalle principali aziende mondiali. Il programma:

  • Creazione database di test
  • Variabili, viste parametriche, Cross Apply e Outer Apply
  • Window function
  • Pivot e Unpivot dei dati
  • Grouping sets – rollup – cube
  • Transazioni e gestione degli errori
  • Chiavi primarie, indici clustered e non clustered
  • Fattori che influenzano l’utilizzo di un indice non clustered: operatori key lookup e scan
  • Operazioni di ordinamento e rimozioni duplicati
  • Algoritmi di join
  • Covered index, Filtered Index e indici multi-colonna
  • Importanza dell’ordine delle colonne in un clustered index
  • Tuning di query: sostituire quando possibile UNION con UNION ALL, Condizioni Sargable
  • Tuning di query: utilizzare la clausola GROUPING SETS, confronto tra LEFT JOIN e NOT EXISTS
  • Tuning di query: utilizzo di tabelle temporanee e analisi delle performance delle Window function
  • Cercare proattivamente le query più problematiche
  • Warning nei piani d’esecuzione e approfondimento sulle statistiche

 

Cosa non c’è nel corso

26 ore sono davvero tante e dovrai impegnarti a fondo per seguirle con profitto assimilando i tanti concetti. Comunque non sono infinite e quindi per forza di cosa alcuni argomenti non sono trattati. In particolare, almeno per ora, nel corso non troverai ad esempio:

  • temi legati all’amministrazione di database (backup, ripristini, utenze…)
  • approfondimenti su alcuni temi della progettazione concettuale di database e del diagramma E-R
  • statistica inferenziale
  • linguaggio VBA per Excel e Access
  • temi avanzati di Machine Learning come classificazione non supervisionata e reti neurali
  • software di presentazione dei dati differenti da Excel

 

Inizia a creare un portfolio da Data Analyst

In vari punti del corso ti farò vedere esempi di presentazioni in Power Point per esporre i Project Work realizzati durante le video-lezioni. In questo modo potrai creane altri simili per iniziare a costruire un portfolio personale di progetti di analisi dei dati con SQL, Excel, Python e MongoDB per condividerli anche su Linkedin e Github!

 

Prezzo e informazioni generali

Modalità di erogazione: le videolezioni saranno disponibili nell’area riservata di questo sito, tramite l’usuale accesso con utente e password. Sarà possibile accedere alle lezioni per un anno a partire dalla data di pagamento. Non verranno attivati abbonamenti e quindi non avrai nessun addebito oltre quello iniziale.

Prezzo della libreria: 149€. La maggior parte dei moduli didattici può essere acquistata anche singolarmente, trovi tutte le informazioni partendo da questa pagina: https://www.yimp.it/video-corsi-informazioni-generali/

Durata totale delle lezioni registrate: più di 26 ore

Modalità di pagamento: riceverai via mail le istruzioni per procedere con bonifico bancario, Paypal o Satispay

Prerequisiti: non sono necessarie conoscenze pregresse.  Alcuni ore di corso utilizzano i famosi software Excel ed Access del pacchetto Office,  di conseguenze aiuta avere una versione installata sul proprio PC. Le procedure di installazione di altri software sono mostrate solo su sistema operativo Windows (che è quasi indispensabile soprattutto per la parte di SQL Server).

Ricorda: utilizza sempre un PC personale per l’installazione di qualsiasi software. È sempre sconsigliato usare un PC aziendale senza la preventiva autorizzazione del reparto IT.

Per richiedere l’iscrizione o altre informazioni compila il form qui in basso. Se sei un’azienda e sei interessata ad acquistare più utenze per formare i tuoi dipendenti scrivimi una mail a nicola.iantomasi@yimp.it.

Tutti i prezzi di questa pagina sono esenti iva (iva allo 0%) in quanto erogati nell’ambito del regime fiscale forfettario.

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