Percorso Industrial data scientist Destinatari e Obiettivi
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A chi è rivolto
- Responsabili e Professional IT, Sistemisti e Specialisti di analisi dati
- Responsabili e Professional del miglioramento dei processi industriali che possono sfruttare le potenzialità offerte da IoT e Data analytics in azienda
- Manager e Professional delle diverse aree aziendali interessati ad affrontare il tema dei Data analytics in modo operativo nel loro contesto
Il Percorso è particolarmente indicato per coloro che hanno già conseguito una Certificazione Six Sigma Green Belt e/o Black Belt.
In tal caso la frequenza di alcune giornate è opzionale.
Obiettivi
- Comprendere il ruolo dei dati nella Digital Innovation – Acquisire una visione chiara di come l'analisi e l'uso dei dati possano migliorare i processi industriali e guidare l'innovazione.
- Sviluppare competenze in Data Science applicata all’industria – Apprendere metodologie, strumenti e tecniche per raccogliere, analizzare e interpretare i dati industriali.
- Ottimizzare processi e decisioni con strumenti analitici avanzati – Utilizzare modelli di Machine Learning e strumenti di analisi per migliorare efficienza e qualità nelle operazioni produttive.
- Collegare il dato ai processi aziendali per decisioni strategiche – Saper tradurre i risultati dell'analisi dati in azioni concrete per il miglioramento continuo e l'ottimizzazione dei processi.
Sarete in grado di:
- Analizzare e interpretare dati industriali per identificare trend, anomalie e opportunità di miglioramento nei processi produttivi
- Applicare tecniche di Machine Learning per la previsione, la manutenzione predittiva e il controllo qualità nei contesti industriali
- Impostare la corretta architettura e Data warehousing per un'efficace ed efficiente archiviazione e gestione dei dati
- Definire KPI basati sui dati e creare dashboard interattive per il monitoraggio in tempo reale delle performance aziendali
- Progettare il Data visualitation per favorire una chiara e semplice comprensione di dati e informazioni
- Implementare strategie di miglioramento basate sui dati, traducendo insight analitici in azioni concrete per ottimizzare processi e decisioni
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