In un mondo guidato dai dati, sii la persona che li rende potenti e affidabili. Questo diploma ti forma per essere un/a "Data Manager" professionista, l'esperto/a che governa l'intero ciclo di vita dei dati di un'organizzazione. Sarai l'architetto della qualità, della sicurezza e dell'accessibilità dei dati, assicurando che l'informazione sia una risorsa certa per guidare decisioni di business intelligenti.
*Le competenze indicate si basano sui corsi richiesti per completare il percorso di studi; sono medie e stime. Ti consigliamo di usarle come riferimento, senza sentirti obbligato a prendere decisioni basate su di esse.
Esplora dati e statistiche sui percorsi di studi.
Competenze Acquisite
Competenza nella modellazione, progettazione e implementazione di database relazionali (SQL) e non relazionali (NoSQL) per garantire efficienza e integrità dei dati.
Padronanza avanzata del linguaggio SQL per estrarre, manipolare, aggregare e analizzare dati complessi da grandi database, ottimizzando le performance delle query.
Capacità di progettare e gestire pipeline di dati (ETL/ELT) per estrarre, trasformare e caricare dati da sorgenti eterogenee in sistemi centralizzati come Data Warehouse.
Utilizzo di strumenti di BI (es. Power BI, Tableau) per creare dashboard interattive, report e visualizzazioni che trasformano i dati grezzi in insight strategici per il business.
Conoscenza delle pratiche per garantire la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati (es. GDPR), definendo policy e procedure per una gestione corretta dell'informazione.
Competenze operative su ecosistemi per la gestione di grandi volumi di dati, come Hadoop e Spark, per l'elaborazione distribuita e l'analisi di dati strutturati e non.
Capacità di progettare, implementare e mantenere Data Warehouse e Data Mart per supportare le attività di analisi aziendale e il decision-making basato sui dati.
Utilizzo dei principali servizi dati su piattaforme cloud (AWS, Azure, Google Cloud) per lo storage, l'elaborazione e l'analisi dei dati in ambienti scalabili e flessibili.
Sviluppo di un approccio metodico per analizzare problemi complessi legati ai dati, identificare le cause e implementare soluzioni tecniche efficaci e robuste.
Capacità di tradurre risultati tecnici e analisi complesse in un linguaggio chiaro e comprensibile per interlocutori non tecnici, come manager e stakeholder.
Collaborazione proattiva in team interfunzionali, lavorando a stretto contatto con data analyst, data scientist e sviluppatori per raggiungere obiettivi comuni.
Acquisizione di competenze base nella gestione di progetti dati, definendo obiettivi, pianificando attività e monitorando l'avanzamento per rispettare scadenze e requisiti.