CIWZ Academy
Data Science & Big Data – Esame
Il corso "Data Science & Big Data – Esame" è progettato per fornire una formazione approfondita e pratica nell'analisi di grandi volumi di dati utilizzando strumenti avanzati. Il percorso include l'apprendimento di linguaggi di programmazione come Python e SQL, fondamentali per la manipolazione e l'analisi dei dati. Gli studenti acquisiranno competenze di data cleaning, preparazione dati e analisi esplorativa (EDA), oltre a nozioni di statistica di base e tecniche di visualizzazione dati per facilitare l'interpretazione dei risultati. Il corso introduce anche gli strumenti principali dell'ecosistema Big Data, tra cui Spark e Hadoop, e concetti essenziali relativi a data warehouse e data lake. Particolare attenzione è dedicata alla governance e alla qualità del dato, aspetti critici per garantire l'affidabilità e la compliance delle analisi svolte. Il programma si conclude con un esame che include casi pratici complessi, come l'analisi di clickstream, normalizzazione di dati multi-sorgente, gestione di drift e monitoraggio della qualità dei dati, con focus su tematiche attuali quali privacy by design, MLOps e gestione di flussi streaming. La preparazione è mirata a professionisti e aspiranti data scientist che desiderano consolidare le proprie competenze tecniche e operative in ambito Big Data.
Costo
150,00 €
Su Academy si sostiene esclusivamente l’esame finale.
Il costo evidenziato riguarda l’accesso d’esame e/o l’emissione del certificato, se prevista.
Il costo evidenziato riguarda l’accesso d’esame e/o l’emissione del certificato, se prevista.
Nota importante: Su Academy si sostiene esclusivamente l’esame finale del corso. L’eventuale attività formativa o di preparazione può essere svolta esternamente o tramite altri canali. I quesiti del test richiamano gli argomenti indicati nella presente scheda tecnica e nel programma sintetico del corso.
Scheda tecnica del corso
Obiettivi formativi
- Fornire competenze avanzate in data science e big data analytics.
- Sviluppare abilità pratiche in Python e SQL.
- Apprendere metodologie di data cleaning, EDA e visualizzazione.
- Conoscere strumenti big data come Spark e Hadoop.
- Approfondire governance e qualità del dato.
Competenze acquisite
- Manipolazione e analisi di grandi dataset.
- Preparazione e pulizia dei dati.
- Applicazione di tecniche statistiche di base.
- Uso di data warehouse e data lake.
- Monitoraggio della qualità e gestione del dato.
Destinatari
- Professionisti IT.
- Data analyst e data scientist in formazione.
- Esperti interessati a Big Data applicati.
Prerequisiti
- Conoscenze base di programmazione.
- Familiarità con concetti di database.
Programma
- Python e SQL per Big Data.
- Data cleaning e preparazione dati.
- Analisi esplorativa (EDA).
- Statistica di base.
- Visualizzazione dati.
- Strumenti Big Data: Spark, Hadoop.
- Data warehouse e data lake.
- Governance e qualità del dato.
Metodologia didattica
- Lezioni teoriche.
- Esercitazioni pratiche.
- Casi studio ed esami.
Modalità di valutazione
- Esame finale scritto con casi pratici.
- Superamento con almeno 70% di punteggio.
Durata
- 60 minuti esame finale.
Attestazione
- Certificato di completamento (a pagamento).
Risultati attesi
- Capacità di affrontare progetti di Big Data.
- Solida preparazione tecnica e operativa per analisi complesse.
Come funziona su Academy
1. Registrazione / Accesso
L’utente crea un account o accede alla piattaforma per acquistare e sostenere l’esame.
2. Esame finale
Academy eroga la sessione d’esame. La preparazione può avvenire esternamente o tramite altri canali formativi.
3. Coerenza delle domande
Le domande del test richiamano gli argomenti, gli obiettivi e le competenze riportati nella scheda tecnica del corso.
4. Validazione e certificato
Dopo il superamento e la validazione, il candidato può ottenere il certificato secondo le regole del corso.
Per sostenere il test è necessario registrarsi o accedere. La scheda tecnica completa è disponibile anche in PDF professionale A4.