I dati digitali sono il centro della società contemporanea. Ogni giorno, viene messa in Rete una quantità enorme di terabyte, mentre nuovi approcci analitici sono in grado di trasformarle in preziose informazioni per business model più performanti: il “petrolio” del nuovo millennio. L’Università di Milano-Bicocca, già all’avanguardia nel settore della Data Science, anche con l’istituzione di un corso di Laurea magistrale dedicato, ha stretto una partnership con Federica Weblearning, promuovendo corsi sui Big Data in formato MOOC.

Gli studenti, grazie alla didattica multimediale prodotta dalla piattaforma Federica.EU, potranno avvicinarsi ad una rivoluzionaria metodologia didattica che ha radicalmente cambiato lo storytelling della formazione a distanza.

Viviamo la quarta rivoluzione industriale, immersi nel fenomeno dello smart manifacturing. Le macchine stanno valicando i confini dell’Intelligenza Artificiale. La Data Science è una straordinaria opportunità per ricavare nuova conoscenza. Quotidianamente interagiamo con siti web, smartphone, iPad, social network e ogni altro tipo di strumentazione mobile. Le nostre azioni si trasformano in masse di dati, la maggior parte dei quali non sono strutturati. Non saperli gestire ed interpretare significa non saper raccontare i nostri tempi e non essere in grado di renderli funzionali alla creazione di nuovi scenari economici, utili sia agli enti pubblici sia alle organizzazioni private.

Grazie ai MOOC pubblicati su Federica si comprenderà quanto la scienza dei dati possa avere carattere multidisciplinare, abbracciando diverse figure professionali (informatici, matematici, ingegneri, sociologi); si potrà accedere a linguaggi fondamentali come R e Python; sarà possibile orientarsi verso nuove posizioni lavorative come Data Analyst, Data Scientist, Data Journalist, Data Driven Marketer, Data Engineer.

I primo corsi sono già disponibili online:

1. Le basi della Scienza dei Dati

Se vuoi conoscere cosa sono la Scienza dei Dati, la storia evolutiva del termine “dato”, il ciclo di vita di un dato e le nozioni base dei linguaggi di programmazione per l’analisi computazionale, allora segui il corso Le basi della Scienza dei Dati tenuto da Carlo Batini.

2. Introduzione a Python per la Data Science

La data science richiede necessariamente la capacità di gestire e analizzare i dati tramite computer, in quanto le loro dimensioni ormai non permettono di utilizzare procedure manuali. Volete imparare a maneggiare uno dei principali linguaggi utilizzati nel mondo? (https://fernandez-vega.com/) Per voi, il corso Introduzione a Python per la Data Science, con Gianluca Della Vedova, Mirko Cesarini, Dario Pescini.

3. Introduzione a R

Molto utilizzato nel mondo della statistica e della data science, è R. Nato per esplorare, analizzare e rappresentare dati e implementare al suo interno molte di quelle strutture che in altri linguaggi devono essere importate per mezzo di estensioni e librerie esterne, R è open source e vanta migliaia di pacchetti scritti da scienziati e practitioners di tutto il mondo. Bicocca e Federica presentano il corso Introduzione a R, di Matteo Pelagatti e Gianna Monti.

4. Machine Learning
Oggi si parla di Machine Learning, ovvero l’insieme di abilità delle macchine di apprendere ed eseguire azioni imparando dall’esperienza. Il corso sarà disponinile nelle prossime settimane e sarà curato da Fabio Stella. Verranno presentati i differenti tipi di apprendimento automatico, vale a dire l’apprendimento supervisionato o predittivo, l’apprendimento non supervisionato o descrittivo e l’apprendimento per rinforzo.