Laboratorio Big Data e Social Media Mining
In questo laboratorio si approfondiranno le opportunità che le tecnologie Big Data offrono per valorizzare e governare la straordinaria mole di dati ed informazioni prodotte e distribuite in ecosistemi “chiusi” (aziende, pubbliche amministrazioni, enti di ricerca) o ancora di più da milioni di “contributori umani” e non (sensori connessi alla rete) sull’ecosistema “aperto” rappresentato dal web.
Si parlerà di informazioni più che di tecnologie e di tutto quello che intorno alle informazioni ruota: riservatezza, sicurezza, gestione, uso, valorizzazione, etica.
Si comprenderà quello che i dati ed i metadati (ovvero i dati sui dati) possono generare in termini di conoscenza, quando si dispone di strumenti di analisi che possano metterli in relazione tra loro, facendo emergere contenuti informativi non espliciti e non intuitivi. Infine si arriverà a delineare le competenze della figura del “Data Scientist”, la più evocata nel mondo dei Big Data ma dai contorni ancora spesso non ben definiti, soprattutto in relazione alla interdisciplinarietà del suo profilo.
A chi si rivolge
L’iniziativa si rivolge a Dirigenti e Funzionari non esperti di tecnologie dell’informazione, appartenenti ad aziende del settore privato ed enti e amministrazioni pubbliche che stiano affrontando o avviando progetti di trasformazione digitale. Sarà possibile seguire il laboratorio in modalità online.
Numero partecipanti
Minimo: 10 – Massimo: 20
Docente
Giuseppe Conigliaro
Direttore della struttura Software Engineering & Technology Innovation di Almaviva, con la responsabilità della produzione, dello sviluppo e della diffusione delle “buone pratiche” per la gestione del “ciclo di vita” del software. Responsabile dello sviluppo delle competenze metodologiche e tecnologiche delle risorse professionali, ha sempre curato i rapporti di interscambio culturale e collaborazione con Università, Centri di Ricerca ed Enti di formazione, favorendo processi di inserimento in contesti aziendali ad alto tasso tecnologico di figure professionali con conoscenze e competenze diverse e complementari. In precedenza, impegnato nella progettazione e realizzazione di soluzioni di Business Intelligence e di Data Governance e di applicazioni della Ricerca Operativa ai sistemi di supporto alle decisioni per aziende pubbliche e private. Lean Practitioner, SixSigma Green Belt, PM Accredia, si è sempre occupato di miglioramento e ottimizzazione di processi.
Al termine del corso otterrai
2 CFU
Attestato
Costo
270€ + Iva
Iscriviti al corso
Per iscriversi seguire le istruzioni
Materiali didattici
Il materiale didattico del corso sarà disponibile sulla piattaforma didattica Corsi UER
Richiedi informazioni su questo corso
PRIMA PARTE
- Introduzione ai concetti di base:
- Dati e Informazioni – Come i dati diventano informazioni: compresi nel loro contesto, messi in relazione con altri dati, referenziati nello spazio e nel tempo, letti all’interno di relazioni causa/effetto oggettive o statisticamente “verosimili”
- Dati e Metadati – I dati sono sempre associati o associabili ai metadati, ossia alle informazioni che li descrivono (cosa rappresentano, in che unità di misura, a chi o cosa si riferiscono, ecc.)
- Caso di studio e discussione “Il Ciclo di vita del dato: da dato a informazione” – Dove nasce il dato, chi lo “produce”, chi lo trasforma e distribuisce, chi lo gestisce, a chi appartiene, chi e come lo usa? Dalle risposte a queste domande si ricostruisce il ciclo di vita del dato e la sua trasformazione in informazione.
SECONDA PARTE
- Esempi di modellazione e analisi dei Dati:
- Cosa significa e perché serve un Modello dei Dati
- Com’è fatto un sistema Big Data e cosa significa Data Mining?
- Quali sono i componenti (layer) di un Sistema Big Data e quali funzioni assolvono
- Caso di studio e discussione: Data Mining – Come costruire sistemi di predizione e di descrizione
- Caso di studio e discussione “Dati & Cooperazione Applicativa: la catena del valore delle informazioni”