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UN PROGRAMMA EXECUTIVE

UN PROGRAMMA EXECUTIVE

L’Executive Master si compone di 280 ore di didattica complessiva ed è organizzato in 6 moduli acquistabili anche singolarmente.

Al termine di ogni modulo è previsto un test di verifica delle competenze acquisite. Ai fini dell’ottenimento dell’attesto finale dell’Executive Master, o di ciascun modulo, è richiesta la frequenza ad almeno l’80% delle attività di formazione  previste.

Le lezioni e i laboratori si svolgono nelle giornate di venerdì (09:30-18:30) e sabato mattina (09:00-13:00), a settimane alterne. Il percorso prenderà avvio a OTTOBRE 2020. 

Per accedere al percorso, è necessario effettuare la pre-iscrizione e sostenere un colloquio di selezione con il coordinamento didattico, che valuterà l’idoneità del candidato.

Il programma si articola nei seguenti moduli:

Modulo 1 - Marketing & AI

Fondamenti di Marketing | Data Driven Marketing | Piattaforme di AI

Un’introduzione ai temi principali del Master attraverso lezioni e testimonianze che documentano l’evoluzione del Marketing nell’era dei Big Data e le potenzialità che le piattaforme di AI possono offrire a supporto delle strategie aziendali.
Obiettivi
Sviluppare le nozioni basilari in merito al Data Driven Marketing attraverso lo studio dei suoi fondamenti e la presentazione da parte delle aziende delle piattaforme di AI più avanzate a supporto delle strategie di business.
Case History
Oracle, IMB, Logol (Golden Partner Microsoft)
Hands On
IBM Watson, Oracle AI, MS Azure

Modulo 2 - Dati: Architetture, Raccolta, Analisi

Business Intelligence | Data Warehouse: architetture, raccolta e gestione dei dati 
Data Lake: Big Data, modern data architecture, data preparation | Data Governance & GDPR | Agile Working

Qualsiasi Business Data Driven si basa su una gestione dei dati solida che consente di interrogali in maniera efficiente e trarne informazioni preziose.
Non tutte le modalità di archiviazione, però, sono funzionali agli stessi obiettivi: conoscere i diversi tipi di architetture è fondamentale per scegliere il modello più adatto al proprio scopo.
Obiettivi
Offrire le competenze necessarie a valutare l’architettura e il modello di raccolta dei dati più adatto alle diverse esigenze di analisi, marketing e business.
Workshop
Workflow@Work: Waterfall, Agile, Kanban
Hands On
SQL

Modulo 3 - Statistica & Data Visualization

Statistica Inferenziale | Analisi fattoriale | Cluster Analysis | Strumenti statistici per il mapping | Data Visualization
L’utilità del risultato di un’analisi è strettamente legata al rigore scientifico degli strumenti utilizzati e alle modalità di comunicazione.
Per questo è fondamentale approcciarsi alle basi dell’analisi statistica e anche alla rappresentazione delle informazioni che i dati forniscono.
Obiettivi
Approfondire le caratteristiche degli strumenti di analisi dei dati al fine accrescere le proprie competenze nel riconoscere la metodologia e la tecnica di rappresentazione grafica più adatta ad ogni esigenza di business.
Case History
IPSOS
Workshop
Data Visualization@Work: Qlik Sense Cloud
Hands On
JMP, R, Qlik Sense

 

Modulo 4 - Machine Learning & Predictive Analytics

Analisi Predittiva | Decision Making | Analisi della Customer Satisfaction | Marketing Mix Modelling
Il Machine Learning al servizio dei processi decisionali aziendali. Decision Making, analisi della Customer Satisfaction e Marketing Mix Modelling sono questioni fondamentali a livello aziendale e sulle quali viene misurata l’efficacia delle tecniche di analisi dei dati messe in campo.

Obiettivi
Sviluppare le competenze necessarie all’interpretazione dei dati e dei risultati per supportare i processi decisionali.
Case History
Riconoscere le Emozioni
Wunderman Thompson: il caso Postepay; Oneydata
Workshop
Machine Learning@Work
Hands On
Orange, JMP

Modulo 5 - Data Mining, Text Analytics & Social Network Analysis

Regole Associative | Market Basket Analysis | Sistemi di Raccomandazione
Text Analytics e Sentiment Analysis | SNA e Analisi delle Reti Organizzative

La modellizzazione dei dati non strutturati è la sfida principale dell’era dei Big Data. In questo modulo, analisi statistica e Big Data dialogano nuovamente per estrarre informazioni da questa tipologia di dati, essenziali per orientare le strategie di marketing. 
Obiettivi
Sviluppare competenze nell’utilizzo dei principali strumenti che hanno per scopo l’individuazione e l’estrazione di informazioni di valore strategico dai Big Data.
Case History
Content Marketing & Native ADV
Applicazioni di NLP – ChatBot
Workshop
Text Analytics@Work
Hands On
JMP, SocioViz, Gephi

Modulo 6 - Digital Analytics

Marketing Automation | Programmatic ADV | Online Behavioral ADV | Social Media Listening

Il Gestire un business online richiede competenze che guardano e anticipano il futuro. In quest’ottica, si analizzano le potenzialità di Big Data e Intelligenza Artificiale nell’aprire prospettive sulle opportunità di business connesse alla Marketing Automation, al mondo dei Social Network, al controllo dell’automazione delle attività di marketing. 
Obiettivi
Sviluppare le nozioni fondamentali in merito a Data Analytics e Marketing Automation attraverso lo studio di casi reali e analizzare in profondità quali siano le prospettive dischiuse dall’introduzione dell’intelligenza artifi ciale in ambito Marketing.
Case History: dal Dato alla Product Innovation
AI & SEO – Ottimizzazione al tempo di BERT
H-Farm: i casi Altroconsumo, Sky, Moneyfarm, Edenred
Wunderman Thompson: il caso Lottomatica
Oneydata
Workshop
Sentiment Analysis@Work
Hands On
Talkwalker

ASSICURATI UN POSTO NEL FUTURO

Secondo una recente indagine, il mercato dei dati in Italia ha superato i 4 miliardi di euro e toccherà quota 6,3 miliardi entro il 2020. Si stima inoltre che i Big Data favoriranno, nei prossimi anni, un incremento del PIL europeo di oltre il 2%, con la conseguente creazione di 35 milioni di nuovi posti di lavoro.

Non farti sorprendere dal cambiamento.
P
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DURATA: 10 MESI

INIZIO: OTTOBRE 2020

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Indagine sul livello di adozione e utilizzo dell'Intelligenza Artificiale in Italia

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