MODULO 1
Domande e dataset
definire l’analisi, il formato dei dati, le variabili e i limiti di utilizzo.
Vibecoding
Corso Vibe Coding e Data Analytics: Analizzare i Big Data con l’AI
Il corso Vibe Coding e Data Analytics approfondisce applicazioni per importare dataset, elaborare dati e visualizzare risultati. Introduce anche i problemi di scala dei Big Data, distinguendo l’esplorazione su campioni dalle architetture necessarie per grandi volumi.
Comprendere. Applicare. Valutare.
Durata proposta12 ore
Programma6 moduli formativi
OrganizzazioneInformazioni su richiesta
Perché scegliere questo corso.
Un’applicazione analitica deve rendere visibili origine e qualità dei dati. Il percorso collega prototipazione, controlli e interpretazione per evitare conclusioni basate su numeri non verificati.
LE COMPETENZE
Cosa imparerai.
- Progettare un’applicazione per importare ed esplorare dataset.
- Inserire controlli di qualità prima di calcolare gli indicatori.
- Interpretare correlazioni senza attribuire automaticamente cause.
- Riconoscere i limiti di un prototipo quando aumentano i volumi.
IL PROGRAMMA
Un percorso, passo dopo passo.
MODULO 2
Importazione e qualità
caricamento di file, tipi di dato, valori mancanti, duplicati e controlli sullo schema.
MODULO 3
Elaborazione assistita
filtri, aggregazioni, trasformazioni e verifica del codice generato.
MODULO 4
Esplorazione e correlazioni
statistiche descrittive, confronti e distinzione tra associazione e causalità.
MODULO 5
Visualizzazione
grafici, tabelle e messaggi che esplicitano ipotesi e limiti dei risultati.
MODULO 6
Scala e test
campionamento, memoria, tempi di elaborazione e criteri per passare a un’architettura dati adeguata.
Cosa prevede il percorso
- Esercitazione applicativa descritta nel programma
A CHI È RIVOLTO
Trova il tuo punto di partenza.
- Data analyst e business analyst
- Responsabili di report e analisi aziendali
- Professionisti che lavorano con dataset
Prima di iniziare
- Conoscenze di base di tabelle, indicatori e analisi dei dati.
- Nozioni introduttive di Python o SQL sono utili, ma il livello si valuta con la scuola.
Un esempio di applicazione
Prototipo per caricare un dataset dimostrativo, controllarne la qualità, applicare filtri e confrontare gruppi. Il risultato include visualizzazioni e una nota su dimensione del campione e limiti dell’analisi.
FACCIAMO CHIAREZZA
Domande sul corso.
Un prototipo gestisce automaticamente qualsiasi volume di Big Data?
No. Memoria, tempi, infrastruttura e accessi vanno progettati. Le esercitazioni su dati dimostrativi servono anche a riconoscere quando è necessaria un’architettura più adatta.
Le correlazioni individuate dall’AI dimostrano una causa?
No. Il programma distingue associazioni e ipotesi causali e richiede verifiche sui dati e sul contesto prima di formulare conclusioni.
Qual è la durata proposta?
La durata proposta è di 12 ore. Calendario, articolazione delle sessioni, modalità e requisiti degli strumenti saranno confermati dalla scuola in base al percorso concordato.
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