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Masterclass BUSINESS INTELLIGENCE E BUSINESS ANALYTICS

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Overview

Quali sono le conoscenze necessarie per l’applicazione delle più moderne tecniche per la gestione dei dati e per la sintesi di indicatori che supportino il processo decisionale aziendale? Durante questa Masterclass gli strumenti teorici saranno subito affiancati da esempi pratici al fine di fornire una migliore comprensione e dare una formazione a 360°. L’obiettivo è quello di rendere i partecipanti autonomi e in grado di applicare in azienda quanto imparato durante la Masterclass: non soltanto dunque imparare delle nozioni e delle tecniche ma imparare a metterle in pratica, creando risultati immediati e in autonomia. Quattro step di differente durata: Business Intelligence & KPI ( 32 ore), Basic Analytics (16 ore), Advanced Analytics (16 ore) e Wrap Up (4 ore).

 

Le attività tra gli incontri
E’ fortemente raccomandato ai partecipanti iniziare il percorso avendo un problema sui dati aziendali da risolvere e avendo già accesso alla base dati di riferimento. Ogni partecipante creerà quindi un elaborato progressivo (o più elaborati separati) in cui via via applicherà ai dati aziendali i concetti imparati a lezione nei diversi step. L’attività di soluzione del problema aziendale andrà svolta durante i periodi intra-lezione, in autonomia da parte del partecipante ma con la possibilità di avere un contatto diretto col docente per avere un indirizzo e un’assistenza nei momenti di difficoltà, con delle sessioni remote, 1 a 1 per ovvi motivi di privacy sui dati, di durata predefinita. È in ogni caso possibile, ma non raccomandato, per chi non disponesse di dati aziendali utilizzabili nell’immediato fornire dei task sui dati usati a lezione. Analytics base: verranno affidati esercizi da risolvere nei periodi intra-lezione per prendere confidenza con gli strumenti e le metodologie trattate.

In questo breve video abbiamo dato la parola al nostro trainer Francesco Bergamaschi per presentare la Masterclass e i suoi punti di forza.

Differenti soluzioni di partecipazione
Percorso intero: € 3200,00 + iva
Business Intelligence & KPI (32 ore) + Wrap up (4 ore): € 1800,00 + iva
Basic Analytics (16 ore): € 800,00 + iva
Advanced Analytics (16 ore): € 950,00 + iva

Scarica  qui la brochure  Masterclass Business Intelligence  e Business Analytics

Programma

Business Intelligence & KPI

Suddiviso in 8 item differenti – 32 ore

 

Item 1 
Fondamenti di Excel per la gestione dei dati
– 4 ore
Verifica delle skill di partenza e loro integrazione: Pivot, campi calcolati, CERCA.VERT, chiavi primarie, refresh e grafici automatici in Excel.

 

Item 2
Strumenti Excel avanzati: Power Query in Excel – 4 ore
Uso di Power Query come strumento di connessione, pulizia e integrazione dei dati: funzioni di unpivot, append automatizzato, creazione di indici, di colonne, di anagrafiche. Modalità di interfaccia con il modello dati e con i dati di input.

 

Item 3 
Strumenti Excel avanzati: Power Pivot in Excel – basi del DAX e dei KPI
– 4 ore
Dalle pivot tradizionali alle Power Pivot in Excel. Il modello dati VertiPaq. Data model, connessioni tra tabelle, colonne calcolate, misure, KPI base. Estensione ad un numero illimitato di righe e di tabelle.

 

Item 4 
Visualizzazione e Cloud: Power BI Desktop e Cloud Service
– 4 ore
Power BI Desktop: caratteristiche. Come usare Excel e Power BI Desktop / Cloud insieme. Le visual di Power BI Desktop. Analyze in Excel. Refresh dei dati sul Cloud tramite gateway.

 

Item 5 
Calcoli avanzati: in Power BI Desktop – DAX intermedio
– 4 ore
DAX: iteratori, funzioni avanzate di calcolo gestionale, applicazioni.

 

Item 6 
Calcoli avanzati: in Power BI Desktop –DAX avanzato
– 4 ore
DAX: CALCULATE per calcoli avanzati.

 

Item 7 
Calcoli avanzati: in Power BI Desktop – Sales vs Budget e basi di Time Intelligence
– 4 ore
Caso riepilogativo di sintesi di un report di confronto tra Sales e Budget e di un report di confronto delle vendite in diversi periodi temporali con calcolo dei tassi di variazione.

 

Item 8 
Calcoli avanzati: in Power BI Desktop – Time intelligence avanzata
– 4 ore
Come generare una tabella calendario in modo automatizzato e come ottimizzare i calcoli temporali.

Basic Analytics

Suddiviso in 4 item – 16 ore

 

Item 1 
Statistica: introduzione e primi calcoli  – 4 ore
Aritmetica, matematica e logica. Assegnazioni di valori. Creazione e manipolazione di vettori e matrici. Selezione degli elementi. Comandi ricorrenti. Salvataggio dei dati. I data frame. Uso dei data frame per rappresentare le matrici di dati generati da indagini statistiche.

 

Item 2
Statistica: fondamenti di statistica descrittiva – 4 ore
Analisi descrittiva dei dati mediante tabelle di frequenza, indici sintetici e strumenti grafici. Comandi per il calcolo degli indici di posizione e variabilità come media, varianza e quantili. Grafici per variabili qualitative (pie e barplot) e grafici per variabili quantitative come istogrammi e boxplot. Diagrammi di dispersione. Misure di dipendenza tra due variabili.

 

Item 3
Statistica: la regressione lineare semplice – 4 ore
Definizione di un modello di regressione. Parametri che individuano la relazione tra output e variabile esplicativa. R2 e bontà di adattamento. Analisi dei residui.

 

Item 4
Statistica: la regressione lineare semplice e l’inferenza da modello – 4 ore
Stima e verifica di ipotesi per un modello di regressione. Inferenza su un modello di regressione lineare in R. Introduzione al modello multivariato. Comando Predict per le previsioni. Intervalli di confidenza.

Advanced Analytics

Suddiviso in 4 item – 16 ore

 

Item 1
Statistica: modello di regressione multipla e diagnostica – 4 ore
Introduzione al machine learning: il modello di regressione multipla. Valutare l’accuratezza del modello scelto e la bontà dell’adattamento del modello ai dati: diagnostica sui residui, trasformazioni dei predittori, individuazione dei punti di leverage e outlier.

 

Item 2
Statistica: modelli di regressione alternativi – La regressione logistica – 4 ore
Lavorare con dati qualitativi, modellare la probabilità di accadimento di un fenomeno di interesse. Primi modelli utili per la classificazione e la profilazione.

 

Item 3
Statistica: Statistical Learning per la classificazione – Analisi discriminante lineare e quadratica – 4 ore
Il problema della classificazione/profilazione di oggetti/osservazioni in base alle caratteristiche salienti e/o alle informazioni disponibili. Introduzione e comparazione dei principali metodi dell’analisi discriminante con il modello logistico.

 

Item 4
Statistica: Advanced Statistical Learning – 4 ore
Metodi di selezione del modello e regolarizzazione, utilizzo delle splines e dei modelli additivi generalizzati (GAM). Introduzione al problema del clustering: principal component analysis e k-means.

Wrap Up

Item 1
Analytics con Power BI Desktop – 4 ore
Riepilogo complessivo in un task, con dati reali ma pubblici, svolto durante la lezione che va dalla connessione ai dati con Power Query, al loro arricchimento con Power BI Desktop, fino agli Analytics con R, tutto usando soltanto Power BI Desktop.

In breve
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Sessioni
Stay tuned. Contattaci per conoscere le prossime date.
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Area Tematica
FAV Masterclass
Product Specialist
person
Francesca D'Ambrosio
phone
051 4151948
mail
Scrivici

Profili

Operation manager
Skill Type
skills

Allegati

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la scheda di iscrizione percorso completo
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la scheda di iscrizione pacchetto Business Intelligence & KPI + Wrap up
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la scheda di iscrizione pacchetto Basic Analytics
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la scheda di iscrizione pacchetto Advanced Analytics
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la brochure Business Intelligence e Business Analytics