Impact Academy

DASI: Data Arts and Science for Impact

Impact Academy

Una scuola per colmare il gap occupazionale in Data Science e formare una generazione di professionisti consapevoli e in grado di governare il cambiamento.


Dove Torino.
Cottino Social Impact Campus

Quando 7 settembre 2020 – 29 gennaio 2021 (Lun-Ven 9-17)

Durata 5 mesi (full time)

Lingua italiano-inglese

Fee 7.000 € +IVA
(early bird 6.500 € +IVA)
Disponibilità di borse di studio.

Key benefits

  • Job-placement garantito
  • Accesso al programma tramite selezione

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DASI: Data Arts and Science for Impact

Descrizione

Nel corso del prossimo decennio, si prevede che la tecnologia avrà un impatto significativo in tutti i settori dell’economia e della società attraverso l’automazione e la personalizzazione dei servizi. Al centro di questa trasformazione vi sono i dati e la costruzione di soluzioni data-centriche.

Data Arts and Science for Impact (DASI) è una scuola di formazione intensiva mirata a colmare il gap occupazionale nell’ambito Data Science e a formare una generazione di professionisti completi, consapevoli e in grado di governare il cambiamento. 

Il percorso è stato disegnato insieme ai maggiori esperti italiani del settore ed è stato pensato per fornire una preparazione completa e unica nel suo genere, garantendo, nell’arco dei 5 mesi del corso, le sviluppo delle hard skills strutturali ad una professionalità orientata alla costruzione di soluzioni attraverso i dati, e lo sviluppo delle soft skills necessarie per il successo personale e professionale in questo ambito. Alla fine del percorso il partecipante avrà le competenze necessarie per seguire un progetto di Data Science dall’inizio alla fine e ottenere una occupazione come Data Scientist/Data Analyst/Data Engineer.

Il percorso è composto da quattro streams:

  • Fondamenti: per fornire figure con avanzate competenze sui principi di database, programmazione in R e Python e Machine Learning. Verranno inoltre introdotti ed utilizzati software di mercato (Talend, Denodo, Rapidminer) e al termine del corso verrà data la possibilità agli studenti di acquisire la relativa certificazione.
  • System Thinking: per capire l’importanza della costruzione di modelli eutilizzare i dati per meglio comprendere la realtà, condividere i risultati e costruire soluzioni data-centriche.
  • Capstone Projects: per applicare il metodo Agile, in “sprint” settimanali, su problemi concreti con forte impatto sociale, quali mobilità, lavoro, salute, ambiente, ecc.. Il lavoro su più casi garantisce una forte flessibilità e propensione all’applicazione.
  • Creatività, Soft-skills, Learning to learn e Benessere: per formare, attraverso approcci innovativi a partire dalle neuroscienze, professionisti con spiccate capacità di apprendimento continuo (learning to learn) e orientati a una gestione efficace e sostenibile del work-life balance, in grado di far fronte allo stress e resilienti sul lavoro.

Per chi

Neolaureati di ogni disciplina con una buona predisposizione logico-matematica interessati a lavorare nel mondo del Data Science e nella costruzione di soluzioni concrete a partire dai dati, in qualunque contesto. Si accede al percorso tramite processo di selezione.

Learning Journey con:

Perchè

La richiesta del mercato del lavoro di figure professionali in grado di comprendere, gestire e sviluppare soluzioni data-centriche per risolvere problemi concreti è in costante crescita. Le organizzazioni richiedono figure professionali adeguate, posizioni che richiedono non solo un’ottima conoscenza accademica ma anche la capacità di applicarsi a casi reali.

Obiettivi e metodi

Il percorso, di 5 mesi full-time, intende fornire una preparazione completa e unica nel suo genere, garantendo lo sviluppo delle hard skills strutturali ad una professionalità orientata alla costruzione di soluzioni attraverso i dati, e lo sviluppo delle soft skills necessarie per il successo personale e professionale in questo ambito. Alla fine del percorso il partecipante avrà le competenze necessarie per seguire un progetto di Data Science dall’inizio alla fine e ottenere una occupazione come Data Scientist/Data Analyst/Data Engineer. Il corso combina lezioni di approfondimento con i docenti della faculty, self-study in modalità e-learning e peer learning guidato da tutoraggio costante, workshop tecnici in modalità problem-based learning e challenge-based learning a partire da casi reali.

Job Placement Garantito: Alla fine del percorso tutti i partecipanti saranno seguiti nel processo di job placement ed è assicurata una collocazione lavorativa a tutti i partecipanti.

Contenuti in pillole

  • Introduction to statistics
  • Learning to Learn & Self-study Enablement
  • Introduction to R and Python 
  • Core database concepts
  • Relational Database Support for Data Warehouses
  • Data Warehouse Concepts, Design, and Data Integration
  • Business Intelligence Concepts, Tools, and Applications
  • Machine Learning concepts (structured, unstructured)
  • Data Preparation in practice with Talend 
  • Machine Learning in practice with RapidMiner
  • Distributed database systems
  • NOSQL database systems
  • Big Data Tools
  • Data Management in the cloud
  • Data Visualization with Tableau
  • Marketing Analytics
  • Learning Analytics
  • Design Thinking
  • Data Ethics 
  • Neuroscience and Learning
  • Well Being Experiential Workshops

Cosa imparerò e cosa sarò in grado di fare dopo

  • Capacità di seguire un progetto di Data Science dall’inizio alla fine
  • Ottenere una occupazione come Data Scientist/Data Analyst/Data Engineer.

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