Impact Academy

DASI: Data Arts and Science for Impact

Impact Academy

Scadenza iscrizioni:
11 settembre 2020

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 online e on Campus

Quando dal 21 settembre 2020 al 29 gennaio 2021
BLENDED

Durata 16 settimane

Lingua italiano

Fee 4.900 € + IVA (se dovuta).

Early bird (entro il 10 settembre): 4.000 € + IVA (se dovuta).

Super-early bird (entro il 31 agosto): 3.000 € + IVA (se dovuta).

Women in Tech: le donne non pagano l'IVA! (Ogni iscritta riceverà uno sconto del 22%).

Disponibili due sponsorship.

Key benefits

  • Job-placement garantito
  • Deep tutoring: tutors disponibili per approfondimenti e dubbi su ciascuna track
  • Percorso esperienziale su casi concreti orientati al social impact (mobilità, lavoro, salute)
  • Partnership con vendor tecnologici: Rapidminer, Talend, Denodo, Tableau, Expert Systems
  • Possibilità degli studenti di certificarsi gratuitamente sulle tecnologie partner
  • Confronto continuo con il mondo delle imprese attraverso workshops con Data Scientist
  • Accesso libero e gratuito alla online library di O’reilly per tutta la durata del corso (oltre 60.000 titoli e video tecnici)
  • Attenzione alla tecnologia e alle capacità di astrazione e modellazione sistemica
  • Attenzione agli aspetti human: tecniche di gestione dello stress per migliorare l’efficacia professionale
  • Focus sul valore portato dai dati in ottica social e business impact

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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.

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.

Come funziona

16 settimane in modalità Blended: 45% lezioni in presenza presso il Cottino Social Impact Campus + 55% Distance Learning e studio individuale.

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. Aperto sia a studenti STEM che non, attraverso due percorsi: uno più orientato alla programmazione, l’altro all’uso di una Piattaforma di Data Science non programmatica. Si accede al percorso tramite processo di selezione.

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 16 settimane blended 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 hard e 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.

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

  • Saprò seguire un progetto di Data Science dall’inizio alla fine
  • Potrò entrare nel mercato del lavoro come Data Scientist/Data Analyst/Data Engineer.

Learning Journey con:

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DASI: Data Arts and Science for Impact

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