• Impostazione un Project work operativo aziendale
• Didattica interattiva con simulazioni ed esercitazioni
• Analisi di case history e testimonianze
• Lezioni in lingua italiana con materiali in italiano o inglese
• IoT Lab di simulazione e analisi dati in streaming a partire dai sensori di campo

Festo promuove soluzioni integrate che toccano i processi, la tecnologia, le persone e la loro formazione.
Questo, secondo noi, è l’approccio corretto se si vogliono ottenere risultati tangibili e sostenibili nel tempo.

Sosteniamo i nostri clienti:

• nella costruzione di una strategia 4.0 e di una roadmap operativa
• nello sviluppo delle competenze per le persone
• in cantieri e progetti operativi

I progetti operativi costituiscono un elemento centrale per portare valore alla propria realtà aziendale.
I partecipanti al Percorso sono invitati a individuare, all'interno della loro azienda, casi e situazioni che potrebbero diventare oggetto di Project work strategici.
I docenti li supporteranno nella selezione del Project work più adatto in termini di obiettivi e vincoli aziendali, da proporre al management.
Il Percorso prevede una sessione comune dedicata all'impostazione del Project work e una di coaching da remoto dopo l'avvio del progetto.
A richiesta sono disponibili ulteriori sessioni di coaching o attività di supporto in azienda.

I materiali di supporto verranno forniti in formato elettronico in italiano e inglese.
I partecipanti potranno accedere all'area del sito Festo Academy dedicata al Percorso dove troveranno:

• materiale formativo disponibile per il download
• articoli di approfondimento
• calendario e avvisi per le giornate formative
• altre informazioni rilevanti

Durante le sessioni formative, Festo metterà a disposizione l'utilizzo di alcuni software per le esercitazioni (Alcuni di questi sono Open source o freeware).
Per l'uso degli stessi in azienda sarà necessario acquisire licenze ad hoc, ove richiesto.

Durante il Project work vi proporremo l'uso del CRISP-DM che rappresenta un processo cross industry per il Data mining.
La metodologia fornisce un approccio strutturato e robusto per pianificare e gestire un progetto di Data mining.

Il Percorso prevede un numero limitato di partecipazioni per garantire una didattica e un'interazione ottimale.
Vi può accedere chi sia in possesso di laurea o diploma superiore.
Prima della conferma dell'iscrizione verrà chiesto agli interessati di inviare il proprio curriculum.
I curricula verranno analizzati dando priorità all'esperienza operativa maturata sul campo.

L'industrial Data Scientist affianca alla competenza analitica e digitale quella dei processi industriali, del miglioramento, del project management e della gestione delle relazioni.
Per costruire un profilo di ruolo completo, sulla base delle competenze individuali, del contesto aziendale e di business, il partecipante potrà approfondire ulteriormente alcuni temi e strumenti seguendo altre iniziative proposte da Festo Academy.

Contattateci per costruire un percorso personalizzato
Tutti i seminari suggeriti per l'approfondimento del tema 4.0 sono disponibili nell'area tematica Industry 4.0

Il Percorso formativo si articola su 2 moduli:
Data Driven Company e Data Analytics & Artificial Intelligence
Tale suddivisione facilita l’individuazione delle fasi fondamentali di un progetto di Data science che, partendo dai dati, deve arrivare a offrire informazioni e conoscenza usabili dal business. Inoltre, l’impostazione proposta rende più evidenti skills e profili professionali necessari a comporre un team di Data science.

È il livello gerarchicamente alla base di tutto.
In questo Modulo, che è quello più orientato all’Information Technology, si studiano i principi e le tecniche impiegati per raccogliere i dati, validarli, arricchirli, salvarli e prepararli per i diversi tipi di esigenze di analisi.
È quindi l’area di operatività dei Data architect e dei Data engineer, componenti indispensabili di un team di Data science.

È il livello in cui si studiano i metodi e i modelli matematici usati per estrarre informazioni dai dati.
Sotto il nome di intelligenza artificiale ricadono infatti i sottoinsiemi di Statistical learning, Machine learning e Deep learning.
Questo modulo è quindi quello incentrato sull’analisi dei dati e sulla creazione di modelli. Successivamente, sempre nello stesso modulo, si comprende come applicare i temi trattati in precedenza nel business. È una parte fondamentale nel lavoro di un team di data science.
Senza di essa tutto il resto non può essere niente più che un esercizio accademico. In questo modulo si studia come creare un report per la Data science, come misurare e comunicare i KPI, come creare un Data product.