INTRODUZIONE AI BIG DATA NELLE AZIENDE
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Tasse incluse.
Descrizione
Il percorso dedicato a «introduzione AI big data nelle aziende» mette in relazione dati e analisi, business intelligence e trattamento delle informazioni. I contenuti collegano conoscenze, strumenti e attività, per comprendere i passaggi e valutare le scelte nel contesto di applicazione.
Contenuti e applicazioni
L’analisi dei dati richiede raccolta, organizzazione e interpretazione delle informazioni. Il corso considera qualità e significato dei dati, collegando elaborazioni e visualizzazione alle domande e alle decisioni che si vogliono sostenere.
La business intelligence trasforma dati disponibili in informazioni utili alla gestione. Si considerano raccolta, sintesi e rappresentazione degli indicatori, collegando la qualità delle informazioni alle domande operative dell’organizzazione.
Il trattamento delle informazioni comprende raccolta, organizzazione e uso nei processi. Si considerano qualità dei dati e modalità di accesso, collegando correttezza dei passaggi e possibilità di ricostruire le attività svolte.
La documentazione rende leggibili attività, decisioni e risultati a soggetti diversi. Il corso considera selezione delle informazioni e organizzazione degli elaborati, collegando evidenze e destinatari alla capacità di rendere comprensibile il lavoro svolto.
La lettura di un processo collega attività, responsabilità e risultati attesi. Il percorso considera passaggi, scambi di informazioni e punti critici, offrendo criteri per organizzare il lavoro e migliorare la continuità tra le persone coinvolte.
Obiettivi formativi
La formazione collega conoscenze e capacità di applicazione: comprendere i termini, riconoscere le informazioni rilevanti e scegliere metodi coerenti con il compito. L’attenzione resta sulla qualità del risultato e sulla capacità di motivare le decisioni.
- Comprendere principi e strumenti di dati e analisi.
- Collegare business intelligence alle esigenze dell’attività.
- Valutare l’impiego di trattamento delle informazioni in relazione al risultato atteso.
Ambiti di applicazione
La preparazione può essere utilizzata in attività di supporto alla produzione, all’analisi e all’organizzazione del lavoro. Il percorso mantiene al centro la capacità di definire un compito, scegliere uno strumento e valutare il risultato. L’uso dell’IA richiede revisione delle risposte e attenzione a dati, diritti e conseguenze delle decisioni, anche quando il sistema produce un contenuto convincente.
Durata
Durata prevista: 5 ore momenti formativi esclusi
Competenze e attestazione
Il riferimento per la descrizione delle competenze è il framework DigComp 2.1. Il quadro comprende 21 competenze, articolate in 8 livelli di padronanza e descritte attraverso 168 risultati di apprendimento. I livelli sono collegati alla tassonomia di Bloom e permettono di leggere la progressione dalla conoscenza iniziale all’uso autonomo degli strumenti. L’attestazione prevista dal percorso documenta gli apprendimenti secondo questo riferimento.
Dettagli
Descrizione Il percorso dedicato a «introduzione AI big data nelle aziende» mette in relazione dati e analisi, business intelligence e trattamento delle informazioni. I contenuti collegano […]
Rinnovo:
Ore in aula:
Ore FAD: 5
Ore di pratica:
Ore totali:
Termine iscrizioni: Le iscrizioni sono sempre aperte. Puoi iscriverti in qualunque momento direttamente on-line.
Modalità di pagamento: On-line in unica soluzione o fino a 3 comode rate mensili scegliendo PayPal nel checkout.
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Descrizione
Il percorso dedicato a «introduzione AI big data nelle aziende» mette in relazione dati e analisi, business intelligence e trattamento delle informazioni. I contenuti collegano conoscenze, strumenti e attività, per comprendere i passaggi e valutare le scelte nel contesto di applicazione.
Contenuti e applicazioni
L’analisi dei dati richiede raccolta, organizzazione e interpretazione delle informazioni. Il corso considera qualità e significato dei dati, collegando elaborazioni e visualizzazione alle domande e alle decisioni che si vogliono sostenere.
La business intelligence trasforma dati disponibili in informazioni utili alla gestione. Si considerano raccolta, sintesi e rappresentazione degli indicatori, collegando la qualità delle informazioni alle domande operative dell’organizzazione.
Il trattamento delle informazioni comprende raccolta, organizzazione e uso nei processi. Si considerano qualità dei dati e modalità di accesso, collegando correttezza dei passaggi e possibilità di ricostruire le attività svolte.
La documentazione rende leggibili attività, decisioni e risultati a soggetti diversi. Il corso considera selezione delle informazioni e organizzazione degli elaborati, collegando evidenze e destinatari alla capacità di rendere comprensibile il lavoro svolto.
La lettura di un processo collega attività, responsabilità e risultati attesi. Il percorso considera passaggi, scambi di informazioni e punti critici, offrendo criteri per organizzare il lavoro e migliorare la continuità tra le persone coinvolte.
Obiettivi formativi
La formazione collega conoscenze e capacità di applicazione: comprendere i termini, riconoscere le informazioni rilevanti e scegliere metodi coerenti con il compito. L’attenzione resta sulla qualità del risultato e sulla capacità di motivare le decisioni.
- Comprendere principi e strumenti di dati e analisi.
- Collegare business intelligence alle esigenze dell’attività.
- Valutare l’impiego di trattamento delle informazioni in relazione al risultato atteso.
Ambiti di applicazione
La preparazione può essere utilizzata in attività di supporto alla produzione, all’analisi e all’organizzazione del lavoro. Il percorso mantiene al centro la capacità di definire un compito, scegliere uno strumento e valutare il risultato. L’uso dell’IA richiede revisione delle risposte e attenzione a dati, diritti e conseguenze delle decisioni, anche quando il sistema produce un contenuto convincente.
Durata
Durata prevista: 5 ore momenti formativi esclusi
Competenze e attestazione
Il riferimento per la descrizione delle competenze è il framework DigComp 2.1. Il quadro comprende 21 competenze, articolate in 8 livelli di padronanza e descritte attraverso 168 risultati di apprendimento. I livelli sono collegati alla tassonomia di Bloom e permettono di leggere la progressione dalla conoscenza iniziale all’uso autonomo degli strumenti. L’attestazione prevista dal percorso documenta gli apprendimenti secondo questo riferimento.
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