Analisi Dati con Intelligenza Artificiale
Un percorso che unisce pratica, teoria e applicazione reale nel mondo dei dati
Abbiamo costruito questo programma dopo anni di lavoro sul campo. Non si tratta solo di imparare strumenti, ma di capire davvero come l'AI può trasformare dati grezzi in decisioni concrete.
Pensiamo che la vera competenza nasca dalla pratica continua. Per questo ogni sessione include progetti reali, problemi autentici da risolvere, e feedback diretto su quello che funziona e quello che va migliorato.
Come si sviluppa il percorso
Abbiamo strutturato tre fasi progressive che partono dai fondamenti e arrivano all'implementazione di soluzioni AI complete
Fondamenti dell'analisi
I primi mesi servono a costruire basi solide. Python, statistica applicata, visualizzazione dati. Niente di troppo astratto, ma concentrati su quello che serve davvero.
Machine Learning pratico
Qui iniziamo con gli algoritmi. Regressione, classificazione, clustering. Ogni concetto viene applicato subito a dataset reali per vedere cosa succede quando i modelli incontrano dati veri.
Progetti completi
Nell'ultima fase lavori su progetti end-to-end. Dalla raccolta dati fino al deployment. È la parte che più assomiglia a quello che farai dopo, ed è quella che conta di più.
Il programma completo si svolge da settembre 2025 a marzo 2026, con sessioni pratiche due volte a settimana
Chi ha completato il percorso racconta
Luca Ferragni
Data analyst, edizione 2024
La parte migliore è stata lavorare su dati disordinati fin dall'inizio. Non ti preparano solo per gli esami, ma per quello che trovi davvero in azienda. Ho iniziato a capire come affrontare problemi reali, e questo ha fatto la differenza quando ho cercato lavoro.
Valentina Bruschi
Junior ML engineer, edizione 2023
Venivo da un background completamente diverso e avevo molti dubbi. Ma il ritmo è pensato per chi parte da zero. Ogni settimana costruisci su quello che hai imparato prima. Dopo sei mesi mi sono ritrovata a costruire modelli predittivi che funzionavano davvero.
Strumenti e approccio pratico
Lavoriamo con le tecnologie più utilizzate nel settore. Non inseguiamo ogni novità, ma ci concentriamo su quello che ha dimostrato di funzionare nel tempo e che continuerà a essere rilevante.
Stack tecnologico
Python e pandas
Il punto di partenza per qualsiasi progetto di analisi dati moderna
Scikit-learn e TensorFlow
Per costruire e addestrare modelli di machine learning in modo efficiente
SQL e database
Perché i dati reali non arrivano mai già puliti e pronti all'uso
Jupyter e Git
Ambiente di sviluppo e controllo versione per lavorare come in un team professionale
Progetti settimanali
Ogni settimana affronti un nuovo dataset con problemi specifici da risolvere. Il feedback arriva veloce, così puoi correggere il tiro subito invece di accumulare errori.
Code review tra pari
Imparare a leggere il codice degli altri è importante quanto scrivere il proprio. Ti abitui a capire approcci diversi e a spiegare le tue scelte.
Sessioni di troubleshooting
I problemi più interessanti nascono quando qualcosa non funziona. Dedichiamo tempo specifico a capire perché un modello non performa o dove si nascondono errori nei dati.
Le iscrizioni aprono a luglio 2025
Se vuoi ricevere informazioni dettagliate sul programma, i requisiti di accesso, e le modalità di partecipazione, scrivici. Rispondiamo a tutte le domande senza impegno.
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