Corsi
10.3.1 Tecnico superiore per la digitalizzazione dei processi con soluzioni Artificial Intelligence based - Data Analyst e AI Specialist
Il percorso è orientato alla gestione e all’interpretazione dei dati e all’introduzione di soluzioni basate su tecniche di intelligenza artificiale. Il corsista acquisisce elementi per contribuire all’analisi delle informazioni e allo sviluppo di applicazioni che ne sfruttino il potenziale.
- Il profilo in esito al percorso possiede le competenze necessarie, gli strumenti e le modalità più adeguate a: • analisi descrittiva, diagnostica e predittiva su grandi moli di dati eterogenei • creazione di dashboard interattive per il supporto alle decisioni • modellazione statistica e machine learning applicato a processi industriali e aziendali • costruzione di pipeline di elaborazione dati end-to-end • applicazione di modelli di intelligenza artificiale generativa e NLP a contesti reali • integrazione dei modelli in ambienti cloud e on-premise • verifica di accuratezza, precisione e impatto dei modelli tramite metriche appropriate • documentazione, presentazione e visual storytelling dei risultati analitici • rispetto delle normative sulla protezione dei dati (GDPR) e dei principi etici dell’AI • capacità di lavorare in team multidisciplinari tra area tecnica, marketing e direzione strategica.
- Data Analyst
- Torino
- Biennale (1.800 ore)
- 630 h
- Competenze soft skills e trasversali Competenze tecniche per trasmettere agli studenti una solida padronanza degli strumenti fondamentali per l’analisi dei dati strutturati e non strutturati, come SQL, Python, Pandas, Numpy, Power BI e Tableau. In parallelo, saranno introdotti e approfonditi gli algoritmi e le metodologie del machine learning, supervisionato e non supervisionato, fino alla realizzazione di modelli predittivi e classificatori. Un focus specifico verrà dedicato all’intelligenza artificiale generativa (GenAI), all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e alle tecnologie di AI explainability, per una comprensione trasparente e responsabile dei modelli. I partecipanti saranno inoltre formati sull’utilizzo dei principali strumenti di data pipeline (ETL), su ambienti cloud come AWS o Azure per il deployment dei modelli, e sulle basi di data governance, privacy e etica nell’uso dei dati. Il percorso prevede attività pratiche e project work in collaborazione con aziende partner, per sviluppare soluzioni reali su dataset aziendali
- interamente finanziato
- Italiano
- Giovani e adulti in possesso di uno dei seguenti titoli: - Diploma di istruzione secondaria superiore - Diploma professionale (quarto anno) più quinto anno IFTS
- 01/11/2026
- 31/07/2028
- 1
- 30
- Almeno l’80% della durata complessiva del corso
- Diploma di specializzazione per le tecnologie applicate V Livello EQF