• Facebook
  • Instagram

DASI Data Science Summer Bootcamp (Online)

Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts, Data Architects: diverse sono le professioni che collaborano alla creazione e al successo di soluzioni data centriche. Attraverso un contatto diretto con professionisti del settore, il nostro corso permetterà di mettere a confronto caratteristiche, sfaccettature e competenze delle diverse figure che ruotano attorno alla Data Science. Data la situazione attuale dovuta alla crisi del COVID-19, il corso sarà completamente online.

 

Il nostro approccio è multidisciplinare, specialistico e fortemente inclusivo: riteniamo che il mondo dei dati non debba riguardare solo informatici, statistici o ingegneri dell’informazione. Ecco perché risulta fondamentale accogliere anche il contributo di coloro che non si sono dedicati alle discipline STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) durante il loro percorso universitario. 

Per rispondere alle diverse esigenze e adattarsi alle singole capacità, offriamo due possibili specializzazioni ai nostri studenti: una più orientata alla programmazione, adatta a quanti posseggano un background scientifico-tecnologico (R language track); l’altra volta alla creazione di processi analitici attraverso strumenti da utente finale, quindi aperta anche a studenti meno tecnici (RapidMiner Track). RapidMiner è infatti uno strumento visuale che permette, come su un foglio di carta, di disegnare una pipeline analitica a partire da task predefiniti e facilmente collegabili e integrabili tra loro.

 

  • Facebook
  • Instagram

5 settimane di corso

150 ore di lezione

2 project works

Un tutor dedicato

4 strumenti di mercato appresi durante il corso:

  • Talend

  • Rapidminer

  • Tableau

  • Denodo

1 linguaggio di programmazione: R

2 tracce parallele alternative:

  • Programming con R

  • Creazione di processi analitici con RapidMiner

SINTESI DEL CORSO

​Curriculum con 6 moduli paralleli:

  • Data Modeling ​

  • Linguaggio R o RapidMiner

  • Machine Learning 

  • Data visualisation con Tableau

  • Wellbeing 

  • Corsi Ausiliari

Corso in italiano e inglese​

Prezzo:

Super early bird: 950€ + IVA (ultimi posti disponibili)

Intero: 2000€ 

  Borse di studio: 

  • Ci sono varie borse di studio che coprono tutti i costi (più info qui)

  • Women in Tech: le donne non pagano l'IVA (sconto di 209€)

 

CURRICULUM

Introductory Track

  • Course Intro 

  • Self-study Enablement

  • Data Ethics

  • Data Legislation

Data

Modelling

Track

  • Data Modelling basics 

  • SQL basics 

  • Feature Engineering in practice

  • SQL advanced

Machine Learning

  • Regression 

  • Classification

  • Dimensionality reduction

  • Clustering

Data Visualisation 

  • Collecting and analysing UR

  • Basic data visualisation with Tableau

  • Advanced calculations with Tableau

  • Storyboarding your analysis with Tableau

Wellbeing Track

  • Copying with stress as a Data Scientist 

  • Wellbeing and techniques workshop I

  • Wellbeing and techniques workshop II

  • Wellbeing and techniques workshop III

Challenge 1 & 2 Track

  • Presentation of the Data for Impact Challenge 1 & 2

  • Status update with partner company

  • Final presentation

  • Delivery of the final work 

Challenge 1 & 2 Track

  • Presentation of the Data for Impact Challenge 1 & 2

  • Status update with partner company

  • Final presentation

  • Delivery of the final work 

CURRICULUM

Introductory Track

  • Course Intro 

  • Self-study Enablement

  • Data Ethics

  • Data Legislation

Data Modelling Track

  • Data Modelling basics 

  • SQL basics 

  • Feature Engineering in practice

  • SQL advanced

Machine Learning

  • Regression 

  • Classification

  • Dimensionality reduction

  • Clustering

Data Visualisation 

  • Collecting and analysing UR

  • Basic data visualisation with Tableau

  • Advanced calculations with Tableau

  • Storyboarding your analysis with Tableau

Wellbeing Track

  • Copying with stress as a Data Scientist 

  • Wellbeing and techniques workshop I

  • Wellbeing and techniques workshop II

  • Wellbeing and techniques workshop III

Flavio Venturini

Laureato in Ingegneria Elettronica e specializzato in Sicurezza Industriale presso la Facoltà di Ingegneria de La Sapienza. Mi sono occupato di Business Intelligence e Performance Management sin dal 1988, lavorando per anni a livello internazionale, seguendo come architetto progetti in ambito Spazio, Difesa, Telco in UK, Olanda, Spagna, Germania. Nel 2013 ho lanciato insieme al prof. Giuseppe Ragusa Master in Big Data Analytics per LUISS Business School

Scientific Director

Chiara Perricone

Mi sono laureata in Scienze Statistiche ed Economiche per poi conseguire un dottorato in Econometria ed Economia Empirica. Ho lavorato a Francoforte nella Banca Centrale Europea come research analyst per poi rientrare in Italia lavorando per Luiss, University of Wisconsin - Madison, Università degli studi di Roma - Tor Vergata,  svolgendo attività di docenza a diversi livelli. Attualmente sono docente di "Metodi quantitativi per la finanza" presso l'Università di Roma - Tor Vergata e svolgo da alcuni anni attività di consulenza nel campo big data analysis.

ML Track

Barbara Bonoli

Laureata in Informatica, con esperienza quasi ventennale nel Data management; responsabile di progetti e soluzione di business intelligence e advanced analytics per realtà pubbliche e private di eccellenza in ambito nazionale e internazionale fino al 2019. Attualmente impegnata come formatore in corsi e master per Executive in ambito Digital Marketing e People Analytics e come docente di matematica e informatica per istituti scolastici superiori. 

Data Modelling Track

Alessio Giangrande

Lead Data Scientist presso TIM (Multimedia & Digital Services – Service Engineering). Laureato in matematica ed attualmente impegnato nella gestione, progettazione e implementazione di soluzioni di BI, ML e Advanced Data Analytics. Esperto di machine learning supervisionato e non supervisionato, statistiche e analisi automatizzate sui big data. Eccellenti capacità di programmazione per la prototipazione e la produzione di modelli analitici usando il linguaggio R.

R Language Track

Mara Bianchi

Psicologa clinica ed una psicoterapeuta bioenergetica. Da vent’anni si occupa di formazione, consulenza, supervisione di gruppo, in tema di strategie di coping, stress lavoro correlato e tecniche d’intervento rapido, finalizzate  al potenziamento e al recupero del proprio equilibrio funzionale ottimale. Particolarmente interessata al tema dell’autoregolazione e dell’implementazione delle risorse che ogni persona può attivare per migliorare il proprio stato biopsicofisiologico.

Wellbeing Track

Raul De Maio

Dal 2015 al 2018, ho frequentato un dottorato di ricerca in Modelli Matematici per l’Ingegneria presso l’università Sapienza portando avanti ricerche in ambito Mean Field Games e modelli per il traffico veicolare su reti. Lavoro presso Iconsulting come consulente e analista in progetti di BI e Machine Learning. In questa occasione, ho avuto l'opportunità di conoscere e padroneggiare tecnologie come RapidMiner e di utilizzarlo attivamente in progetti aziendali.

RM Track

Andrea Tinterri

Ph.D in Neurobiologia dello Sviluppo, conseguito all’Ecole Normale Supérieure di Parigi. Ha una laurea specialistica in Neuroscienze Cognitive ottenuta presso l’Università Vita-Salute San Raffaele di Milano ed una laurea in Filosofia all’Università di Siena. Tra i suoi soggetti di ricerca figurano la neurobiologia dell’evoluzione, il rapporto fra le neuroscienze e le arti, la creatività ed il metodo scientifico. Si occupa di divulgazione della scienza in collaborazione con diversi enti locali

Learning Scientist

Ferruccio Costantini

Data Analytics Manager, KONICA MINOLTA Inc.

Laureato in Ingegneria Informatica; venti anni di esperienza nel campo dell’analisi dei dati, Data Warehousing, Business Intelligence, Data Governance e Information Management.

Dal 2017 Lecturer in Big data Analytics, Data Visualization e Machine Learning per LUISS BUSINESS SCHOOL.

Membro del Tableau User Group di Roma.

Data Visualisation Track

DOCENTI