Corso di Formazione Big Data Management e Data Mining a Torino
Per Data Mining comunemente intendiamo l’individuazione di informazioni di varia natura (le più disparate o diverse) tramite l’estrazione mirata da repertori aziendali o comunque da banche dati già costituite. Si tratta di scovare i dati e trasformarli in strumenti omogenei che possono essere confrontati e fruiti.
Le tecniche che comunemente si utilizzano o le strategie che possiamo applicare alle operazioni di Data Mining sono per larga parte automatizzate, utilizzando specifici software e algoritmi adatti a questo scopo. LA larghezza di dati e la quantità di dati-sorgente a volte può essere solo estratta utilizzando potenti algoritmi e capaci macchine. Allo scopo si utilizzano le reti neurali, alberi decisionali, clustering e analisi delle associazioni oltre che strumenti informatici potentissimi come software Pyton e similari.
Finalità:
Presentare le opportunità e le problematiche relative all’uso di grosse quantità di dati, proprietari e non, inerenti l’attività di un’organizzazione. Particolare focus è posto sulla differenza degli insiemi di dati strutturati e non.
Obiettivi:
Tramite le tecniche di data Mining possiamo ricostruisce l’organizzazione di dati dove apparentemente prevale il caos generale e senza un nesso logico è impossibile trovare connessioni. In una parola la massima confusione. Mettendo quindi in connessione le banche dati tra esse e procedendo all’analisi di dati, è possibile ottenere delle informazioni di output che ne chiariscano finalmente l’ordine e le connessioni tra di essi.
Formare nel partecipante una chiara idea del potenziale nascosto nei dati in suo possesso od accesso e delle vie d’uso e conservazione dei dati come elemento di una superiore percezione di ciò che è la propria azienda e di ciò che la circonda.
Contenuti:
Cosa significa “Data Management”
Sfide aperte nella gestione di “ Dati”
Cosa sono i Data Management Systems
ACID e BASE
Operare in un Cluster
Accedere a dati esterni
From Data connections to Data Communities
Examples and exercises
Durata:
8 ore
Modalità didattiche:
Lezione frontale
Ausili didattici:
Slides, link ad approfondimenti.
A chi si rivolge:
Dirigenti d’azienda, responsabili IT.
