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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/big-data-e-aziende/
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本课程“企业大数据”旨在深入探讨大数据在企业中的应用和价值，并提供具体的实践案例。 课程内容涵盖： * **大数据导论**: 解释大数据的定义、发展历史、类型以及在企业中的核心作用。 * **大数据分析**: 讲解大数据分析的内涵、项目设置、市场价值、所需技能以及不同类型的分析方法。 * **数据架构**: 重点介绍支持创新的数据架构，包括从本地部署到云端、从批处理到实时处理、从商业解决方案到模块化平台、从点对点访问到解耦访问、从企业仓库到域驱动架构，以及从固定数据模型到灵活数据模式的演进。课程还将涉及Hadoop生态系统、Microsoft Azure分析平台，并讨论何时使用以及常见的失败案例。 * **大数据营销**: 聚焦大数据在识别客户、数据管理、营销应用和竞争对手分析中的作用。 * **技术融合**: 探讨大数据与人工智能（AI）、物联网（IoT）、虚拟现实（VR）和云计算等技术的融合趋势。 * **实际应用案例**: 提供各行各业的实践应用示例，包括制造业、金融反欺诈、银行业、制药业、建筑业、农业、零售业、旅游业，以及大数据在日常生活、体育和艺术领域的应用。课程还包括对Wild Mazzini的访谈。 通过本课程，学员将能够更清晰地理解大数据的概念，并掌握其在企业创新和数字化转型中的实际应用方法。
In diversi contesti, in cui si affronta il tema dell'innovazione e della trasformazione digitale, il termine Big Data è usato, e spesso anche abusato.Gli esempi di Big Data sono molti nella pratica. Dai dispositivi connessi ai social network, dai satelliti al web, l'esplosione della mole di dati a disposizione e l'evoluzione delle tecnologie per raccoglierli, gestirli e analizzarli ha aperto nuovi scenari e interessanti opportunità per le aziende.I dati del futuro - e in alcuni casi già di oggi - diventeranno il principale elemento abilitante di una enorme rivoluzione tecnologica se ben applicata.ObiettiviAl di là del significato di Big Data che affronteremo all'inizio del corso, in questo percorso cercheremo di rendere più concreto questo messaggio attraverso esempi specifici utili alle aziende.ProgrammaIntroduzione ai BIG DATALezione 1.1 IntroduzioneLezione 1.2 Cosa sono i Big DataLezione 1.3 La storia dei Big DataLezione 1.4 le tipologie di Big DataLezione 1.5 Il ruolo dei Big DatI BIG DATA AnalyticsLezione 2.1 Cosa sono i Big Data AnalyticsLezione 2.2 Impostare un progetto di Big Data AnalyticsLezione 2.3 Il valore del mercato AnalyticsLezione 2.4 Le competenze necessarie per gestire un progettoLezione 2.5 I tipi di analysisL'architettura di datiLezione 3.1 L'architettura di dati per favorire l'innovazione secondo MckinseyLezione 3.2 Creare l'architettura di dati rivoluzionariaLezione 3.3 Dalle piattaforme dati on-premise a quelle basate su cloudLezione 3.4 Dal batch all'elaborazione dei dati in tempo realeLezione 3.5 Dalle soluzioni commerciali alle piattaforme modulari best-of-breedLezione 3.6 Dall'accesso ai dati da punto a punto a quello disaccoppiatoLezione 3.7 Da un magazzino aziendale a un'architettura basata su dominioLezione 3.8 Dai modelli di dati rigidi agli schemi di dati flessibili ed estensibiliLezione 3.9 Come iniziareLezione 3.10 L'architettura dei datiLezione 3.11 L'ecosistema HadoopLezione 3.12 Le competenze nello specificoLezione 3.13 Microsoft Azure AnalisiLezione 3.14 Quando usarloLezione 3.15 I casi di fallimentoBIG DATA MarketingLezione 4.1 Cos'è il BIG DATA MarketingLezione 4.2 I big data ci dicono chi sono i nostri clientiLezione 4.3 Come si gestiscono i datiLezione 4.4 Come applicare i big data al marketingLezione 4.5 Analisi dei competitor con i BIG DATALa convergenza di tecnologie nei Big DataLezione 5.1 Big Data e AILezione 5.2 Big Data e IOTLezione 5.3 Big Data e VRLezione 5.4 Big Data e Cloud ComputingLezione 5.5 Big Data TrendEsempi di applicazioni pratiche nel mercatoLezione 6.1 Big Data e manifatturieroLezione 6.2 L'importanza dei BIG DATA contro le frodiLezione 6.3 Intercettazioni delle frodi e tendenze del mercatoLezione 6.4 Casi di frodi in finance e non soloLezione 6.5 Il caso CanadaLezione 6.6 Banche e Big Data AnalyticsLezione 6.7 Il caso Deutsche BankLezione 6.8 Utilizzo dei big data nel processo produttivo farmaceuticoLezione 6.9 Manutenzione predittiva per minimizzare i fermi macchinaLezione 6.10 Situazione sanitaria di emergenza: le premesseLezione 6.11 Riconoscere automaticamente schemi complessi e prevedere criticitàLezione 6.12 Il mondo delle costruzioniLezione 6.13 La risposta ai problemi di produttivitàLezione 6.14 I Big Data nei progetti e subappaltiLezione 6.15 Il binomio Big Data e agricolturaLezione 6.16 Big Data per analisi del prezzo in GDOLezione 6.17 Big Data e turismoLezione 6.18 I Big Data nella vita quotidianaLezione 6.19 I Big Data nello sportLezione 6.20 Come i big data diventano arteLezione 6.21 Intervista a Wild MazziniLezione 6.22 Dai dati alla sabbiaLezione 6.23 Saluti e Conclusione
