Corso Vittorio Emanuele II, 39 - Roma 0669207671

Gestion d’Entreprise technologies numériques (Academic Year 2022/2023) - Digital marketing for business

Data science for business strategy


CFU: 6
Langue du contenu:Italien
Description du cours
il Corso di Data science for business strategy offre una formazione avanzata nell’analisi di problemi economico-aziendali attraverso l’utilizzo di metodologie per il trattamento dei big data. Ecco una descrizione dettagliata del corso:
  1. Decisioni Aziendali e Business Intelligence: Questo modulo esplora come le decisioni aziendali possono essere informate dall’analisi dei dati e dalla business intelligence.

  2. Introduzione all’Intelligenza Artificiale: Gli studenti acquisiranno una comprensione di base dei concetti chiave dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni nel contesto aziendale.

  3. Modellazione e Visualizzazione dei Dati: Questo modulo copre tecniche di modellazione dei dati e strumenti di visualizzazione per rappresentare informazioni complesse in modo chiaro ed efficace.

  4. Data Mining (Estrazione dei Dati): Gli studenti impareranno a estrarre informazioni significative dai dati, identificando pattern e relazioni nascoste.

  5. Tecniche di Apprendimento Automatico: Questo modulo introduce gli algoritmi di apprendimento automatico e le loro applicazioni nell’analisi dei dati.

  6. Tecniche di Analisi dei Dati: Approfondisce le metodologie per analizzare e interpretare i dati, inclusi metodi statistici e di visualizzazione.

  7. Tecniche Avanzate di Apprendimento Automatico: Approfondisce ulteriormente gli algoritmi di apprendimento automatico, concentrandosi su tecniche più avanzate.

  8. Analisi di Testo, Sentimenti, Web e Reti Sociali: Esplora come analizzare testi, sentimenti e dati provenienti da fonti web e social media.

  9. Analisi Prescrittiva: Modelli Matematici e Simulazione: Questo modulo si concentra sulla creazione di modelli matematici per prendere decisioni prescrittive basate sui dati.

  10. Tecniche di Gestione di Grandi Quantità di Dati: Gli studenti impareranno a gestire e manipolare grandi dataset attraverso infografiche e metodi di visualizzazione

  11. Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale alla Robotica: Esplora come l’intelligenza artificiale può essere utilizzata nei sistemi robotici.

  12. Sistemi di Collaborazione per il Supporto Decisionale nei Gruppi di Lavoro: Questo modulo esamina come i sistemi collaborativi possono migliorare il processo decisionale nei gruppi di lavoro.

  13. Sistemi Esperti per il Supporto alle Decisioni: Approfondisce l’uso di sistemi esperti nell’analisi dei dati e nella presa di decisioni.

  14. L’Internet delle Cose a Supporto di Applicazioni Intelligenti: Esplora come l’IoT può essere utilizzato per migliorare le applicazioni intelligenti e definisce i fattori Smart-X

Connaissances requises
Conoscenza minima della statistica descrittiva per individuare gli indici di tendenza centrale come: media moda mediana e gli indici di dispersione come deviazione standard e varianza. Basi sul test di ipotesi e il calcolo delle probabilita. Basi di analsi matematica fino al completo studio di funzione
Objectifs
Gli obiettivi principali includono:
  • Approfondire la conoscenza delle tecniche di apprendimento automatico e della modellazione dei dati.

  • Acquisire competenze nell’analisi dei dati e nell’uso di strumenti di business intelligence.

  • Esplorare l’applicazione dell’intelligenza artificiale alla robotica e all’Internet delle Cose.

  • Comprendere le sfide legate alla sicurezza ed etica nell’uso dell’intelligenza artificiale. 

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Francesco Flammini
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