Tecnico Data Analyst per il Marketing: Big Data & AI

Contenuti del corso

• Orientamento al lavoro e comunicazione interpersonale

  26 ore

  • Lettura e spiegazione patto e consegna calendario del corso
  • Finalità del finanziamento FSE, destinatari e assi del finanziamento
  • Team building: creazione del gruppo aula, collaborare con efficacia per il raggiungimento di obiettivi comuni
  • Comunicazione efficace in azienda:  presentare un proprio progetto di lavoro
  • Problem solving e pensiero analitico
  • Creazione del curriculum vitae efficace e approccio alla ricerca del lavoro
    

• Organizzazione di impresa, sistema qualità e transizione verde e digitale

  12 ore

  • Obiettivi e risorse dell'organizzazione
  • Mission, vision, valori e cultura aziendali
  • I processi e le funzioni aziendali
  • Ruolo e flussi di lavoro e di comunicazione
  • Poteri e responsabilità
  • L'organigramma
  • La normativa di base ISO 9000 e 14000, rapporti e combinazioni;
  • La qualità in Italia e il riconoscimento internazionale del sistema normativo;
  • I vantaggi interni ed esterni della certificazione;
  • La nascita e evoluzione del pensiero ecologista
  • Convenzioni internazionali e Agenda 2030 SDGs
  • Sostenibilità econmica circolare, transizione ecologica

   

• Business English

  32 ore

  • Regole grammaticali ed espressioni idiomatiche;
  • La programmazione delle attività aziendali
  • L’organizzazione e le strutture aziendali
  • Parlare di idee: passato semplice e continuo, sequenze sostantivo e aggesttivo, partecipare  o gestire riunioni, esprimere idee e opinioni
  • Innovazione: seguire/fare una presentazione, preposizioni di tempo, verbo al passivo
  • Terminologia tecnica legata al marketing e all'innovazione digitale

   

• Marketing strategico e sostenibile

  48 ore

  • Ciclo del marketing: analisi, strategia, operatività, ottimizzazione
  • Approccio orientato al cliente e market-driven
  • Analisi del mercato e segmentazione avanzata
  • Raccolta dati da CRM e strumenti di intelligence per l’analisi di prospects e clienti attivi
  • Definizione delle buyer personas e posizionamento
  • La sostenibilità come leva di marketing
  • Customer Journey e Customer Experience
  • Strategie inbound, outbound e lead generation
  • Email marketing e marketing automation

• Sistemi informativi e architetture dei dati

  36 ore

  • Introduzione ai Sistemi Informativi per il Marketing
  • Concetto di architettura dei dati: livelli e componenti
  • Data warehouse vs. data lake vs. data mart
  • Scenari di architetture a supporto di funnel marketing e customer journey
  • Cos’è il cloud computing e perché è strategico nel marketing moderno
  • Piattaforme cloud per la gestione e analisi dei dati
  • Introduzione alle API: concetto, funzionamento, utilizzo
  • Nozioni base di architettura Big Data

• Database relazionali e SQL

  44 ore

  • Cos'è un database e perché è fondamentale nel marketing moderno
  • Modello relazionale: tabelle, chiavi, vincoli
  • Introduzione al linguaggio SQL
  • Query complesse e operazioni su più tabelle
  • Aggregazioni e Funzioni Analitiche
  • Analisi KPI: tasso di conversione, ROI campagne, valore medio cliente
  • Ottimizzazione query, indici e piani di esecuzione
  • Creazione di viste, stored procedures, trigger
  • Laboratorio con MySQL / PostgreSQL

   

• Tecniche di Estrazione, Trasformazione e Integrazione dei Dati

  40 ore

  • Processo ETL: estrazione, pulizia, trasformazione e caricamento
  • Data cleaning: gestione outlier, null, standardizzazione
  • Data wrangling e mapping tra sistemi diversi
  • Strumenti ETL
  • Workflow di automazione
  • Integrazione da fonti diverse

   

• Analisi statistica e interpretazione dei dati

  44 ore

  • Foglio di calcolo Excel
  • Formule: inserimento, indirizzi relativi, assoluti, misti
  • Funzioni statistiche
  • Gestione dati: iportare file testo o web in Excel
  • Grafici: definizione, selezione dati, individuazione tipologia numerica, tipologia temporale, editing
  • Preparazione della base dati ai fini dell'analisi statistica
  • Tabelle pivot
  • Elementi di matematica applicata alla statistica
  • Calcolo delle probabilità
  • Statistica descrittiva: media, mediana, varianza, istogrammi
  • Statistica inferenziale: distribuzioni, test t, ANOVA, regressione
  • Correlazione, regressione lineare e multipla
  • Analisi multivariata: PCA, cluster analysis
  • Analisi delle serie storiche (forecasting base)
  • Interpretazione business-oriented dei risultati
  • Rilevazione e rappresentazione dati

• Marketing data driven: Analisi, KPI e Dashboard Strategiche

  84 ore

  • Introduzione al marketing data-driven
  • Fonti dati: CRM, web, social media, e-commerce, survey, strumenti BI
  • Concetto di funnel e tracciabilità del comportamento utente
  • Dati qualitativi vs. quantitativi
  • Introduzione alla BI e al concetto di KPI per il marketing
  • Dati e strumenti per l’analisi 
  • Costruzione di un report efficace
  • Power BI / Tableau: dashboard interattive, filtri, drill-down
  • Dashboard storytelling e reportistica efficace
  • Data governance e strutture di report aziendali
  • Introduzione all’information design
  • Infografica, Data Visualization, Visual Analytics
  • Data Collection e Data Enrichment
  • Data Wrangling e Data Refinement

• Fondamenti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning applicati al marketing

  50 ore

  • Concetti fondamentali di AI generativa
  • Creazione dei prompt in Linguaggio Naturale per ChatGPT
  • Generative AI per la creazione di contenuti e campagne
  • AI e Customer Journey: dall'analisi predittiva, alla personalizzazione dell'esperienza in tempo reale, alle chatbot intelligenti
  • Marketing Automation potenziato da AI
  • Fondamenti di Machine Learning
  • Strumenti operativi per il ML applicato al marketing: librerie Pyton, notebook interattivi, strumenti no-code/low-code
  • Apprendimento supervisionato , non supervisionato e rinforzato EDA - Exploratory data Analysis con librerie di data visualization
  • Prepararazione e addestramento modelli in modo automatico con scikit-learn
  • Algoritmi di ML usati nel marketing

• Sicurezza, privacy e normative sui dati

  24 ore

  • Formazione sicurezza Rischio basso
  • GDPR, diritto all’oblio, gestione del consenso
  • Dati sensibili e tecniche di anonimizzazione
  • Cybersecurity base: phishing, ransomware, accessi
  • Data governance e audit
  • Etica nell’uso dei dati e intelligenza artificiale responsabile

   

• Project work

  40 ore