Data Management (Formazione Digital Collaboration Specialist)

Con il sostegno di

Modulo 632 - Analisi e valutazione dei dati

Destinatari

L'attestato professionale è indirizzato alle persone provenienti dal campo professionale

• ICT
• Professionisti del settore commerciale
• Risorse umane
• Vendita
• Gestione aziendale.

Questo nuovo attestato assicurerà in futuro le competenze necessarie per affrontare le sfide digitali nelle imprese e nelle amministrazioni pubbliche.

Descrizione

La competenza sviluppata dal modulo è la seguente:
Definisce i requisiti per la gestione dei dati sulla base di domande concrete, verifica, esamina e valuta i dati dopo la loro raccolta e prepara i risultati in modo adatto al gruppo target.

L'oggetto del modulo è il seguente:
Domande statistiche semplici con un database strutturato come file di testo o in formati comuni per fogli di calcolo. I database non sono l'oggetto del modulo, né i linguaggi di programmazione per la valutazione dei dati.

Note

Primo obiettivo operativo:  chiarisce con il cliente le domande per l'analisi dei dati e la forma prevista dei risultati.
Conoscenze operative necessarie:

1. Conosce la differenza e la relazione tra dati e informazioni.
2. Conosce i diversi formati di dati (ad esempio testo, immagine, suono, foto, video) e sa spiegare le loro caratteristiche quando vengono memorizzati.
3. Conoscere i tipi di scale nominali, ordinali e metriche.
4. Conosce i parametri tipici dei quesiti statistici (ad esempio, somma, numero, media).

Secondo obiettivo operativo: definisce i requisiti per la base dei dati, tenendo conto delle domande.
Conoscenze operative necessarie:

1. Ha familiarità con i tipici formati di file con dati strutturati (ad es. TXT, CSV, XML, JSON, foglio di calcolo).
2. Conosce le caratteristiche strutturali dei dati (ad es. testo, tabelle, fogli di dati) e sa spiegare la loro influenza sulla valutazione dei dati.
3. Conosce i tipi di dati di base (ad es. numero, data, ora, testo) e sa spiegare il loro significato per la memorizzazione dei dati.
4. Conosce i moduli per l'analisi sintattica dei dati.Conosce forme per la descrizione sintattica e semantica dei dati (ad esempio, dizionario di dati, forma estesa Backus-Naur EBNF).

Terzo obiettivo operativo: verifica i dati raccolti in termini di qualità e, se necessario, li pulisce.
Conoscenze operative necessarie:

1. Conosce le dimensioni essenziali della qualità dei dati (completezza, unicità e assenza di ridondanza, tempestività, coerenza) e sa spiegarne il significato per la valutazione dei dati.
2. Conosce gli strumenti per la pulizia dei dati.

Quarto obiettivo operativo: esamina i dati raccolti con strumenti adeguati rispetto alle domande e verifica la plausibilità dei risultati.
Conoscenze operative necessarie:

1. Conoscere applicazioni e strumenti per l'elaborazione, la valutazione e la visualizzazione dei dati (ad es. foglio elettronico, Tableau).
2. Conosce le funzioni aggregate per determinare i parametri statistici somma, minimo, massimo, numero, media e mediana. 3. conosce le tabulazioni incrociate (cross-tabulation).
3. Conosce le tabelle incrociate (tabelle pivot) per raggruppare i dati. 4. conosce la differenza tra una tabella e un foglio elettronico.
4. Conosce la differenza tra validazione e controllo di plausibilità dei dati e sa spiegare il controllo di plausibilità con esempi.

Quinto obiettivo operativo: maschera, pseudonimizza o anonimizza i dati sensibili a seconda della situazione, tenendo conto della protezione dei dati.
Conoscenze operative necessarie:

1. Conosce i requisiti legali di protezione dei dati per la pseudonimizzazione e l'anonimizzazione dei dati personali e sa spiegarne la garanzia con esempi tipici di utilizzo.
2. Conosce semplici metodi per mascherare e anonimizzare i dati sensibili.
3. Conosce semplici metodi per il mascheramento, la pseudonimizzazione e l'anonimizzazione dei dati (ad esempio, cancellazione, sostituzione, abbreviazione, fusione) e sa spiegare il loro principio di funzionamento.

Sesto obiettivo operativo
Conoscenze operative necessarie:

1. Conosce i diversi tipi di diagrammi e sa spiegare la loro idoneità a rappresentare i diversi tipi di scale.
2. Conosce i metodi e le tecniche di presentazione dei dati.
3. Conosce i metodi e le tecniche per condensare e presentare le informazioni (ad esempio, riduzione dei dati, formazione di figure chiave, tabelle di frequenza, istogrammi, aggregazione).
4. Conosce il contenuto e la presentazione delle informazioni.
5. Conosce il contenuto e la struttura di una buona presentazione ed è in grado di spiegare l'influenza delle

Programma

Moduli 632 - 21 ore + 19 ore di autoapprendimento

• 10.06.2023 - Presenza
• 13.06.2023 - Remoto
• 24.06.2023 - Presenza
• 27.06.2023 - Remoto

Il modulo si svolge di principio martedì e giovedì dalle ore 18.00 alle 21.30 e 1 o 2 sabati  (da concordare con i partecipanti) dalle ore 08.30 alle ore 16.30.

Iscrizione

Iscrizione obbligatoria per questo modulo entro il 31 maggio 2023.

Il modulo fa parte del corso di preparazione all'esame quale "Digital Collaboration Specialist" ma può essere acquistato anche singolarmente.

Quota di partecipazione:

• CHF 1'270.00 soci
• CHF 1'640.00 non soci