PROGRAMMA DI STUDI/ CERTIFICAZIONI
Scopri in dettaglio cosa imparerai durante il
periodo formativo:
Tableau
Tableau è un potente programma per la il data analytics, quello in maggior espansione nel settore della Business Intelligence, usato per visualizzare dati in maniera semplice ed intuitiva, rendendo le informazioni facilmente accessibili ed interpretabili da qualunque dipartimento all’interno di un’azienda. Inoltre, permette anche a utenti senza conoscenza pregressa in analisi dei dati di leggere e creare dashboards.
Il grande vantaggio di Tableau è che non richiede linguaggi di programmazione per essere utilizzato.
All’interno dell’Academy sarà possibile imparare a gestire le varie componenti della Tableau Product Suite, ovvero:
- Tableau Desktop
- Tableau Public
- Tableau Online
- Tableau Server
- Tableau Reader
L1: Tableau Certified Associate Consultant
Tutti i consulenti TIL sono certificati come Tableau Associate Consultant. Le certificazioni sono essenziali per garantire la qualità del lavoro offerto e l’adempienza alle best practice di Tableau in visual design, performance, scalabilità e governance dei dati.
In particolare, un consulente certificato Tableau è in grado di:
- Riconoscere i bisogni del cliente, analizzarne le richieste e ricrearle attraverso l’uso di dati strutturati consultabili in Tableau Desktop e Tableau Server
- Costruire e presentare grafici, calcoli e dashboard che rispecchino le esigenze del cliente
- Offrire il massimo livello di data e visual analytics all'interno della Business Intelligence
Per garantire il conseguimento di questi obiettivi, l’esame Certified Associate Consultant testa:
- La comprensione delle fondamentali best practice nel campo della visualizzazione dei dati
- La conoscenza di tutti i prodotti offerti da Tableau (Desktop, Server, Prep)
- La capacità di usare Tableau per rispondere a questioni complesse di data analytics
Alteryx
il ‘data prepping’, ovvero la preparazione dei dataset, è un procedimento fondamentale e spesso indispensabile per l’analisi dei dati.
Alteryx è un software Windows che permette ai BI analyst e ai data scientist di preparare e ripulire i dataset in maniera semplice ed intuitiva, con la possibilità di salvare, replicare e condividere un workflow. Grazie alla sua interfaccia user-friendly e al sistema di drag-and-drop, Alteryx consente di elaborare il proprio workflow senza dover scrivere neanche una riga di codice, semplicemente trascinando i nodi nella propria canvas, connettendoli e modificandone le proprietà.
In questo modo è possibile svolgere operazioni di machine learning estremamente complesse, fare data blending (ovvero unire dati da fonti diverse) e ottenere risultati facilmente condivisibili con altri utenti. Inoltre, la struttura stessa dell’interfaccia di Alteryx permette di visualizzare l’intero procedimento con la possibilità di trasformarlo in una tabella, una mappa, un grafico, una rappresentazione. Alteryx può infatti creare output e dataset di ogni tipo, incluso il formato .hyper usato in Tableau.
Infine, Alteryx consente ai suoi utenti di pubblicare i propri workflow, app e macro nella Alteryx Analytics Gallery, dove altri possono accedervi e scaricarli.
L1: Alteryx Designer Core
Come partner di Alteryx, TIL prevede che tutti i suoi consulenti conseguano la certificazione Alteryx Designer Core, con la quale si attesta il livello di conoscenza base-intermedio nella data analytics. Alteryx Designer Core è il primo livello di certificazione in questo programma. Come il nome stesso lascia intendere, ha lo scopo di testare ed attestare il raggiungimento delle ‘core’ skills in Alteryx. Questo set di competenze è stato determinato prendendo in considerazione i tool più utilizzati del programma, in aggiunta alla comprensione delle operazioni basilari in UI.
Durante l’Academy gli analisti acquisiranno le skill fondamentali per usare questo innovativo programma di analytics e per conseguire questo attestato, ossia:
- Elementi dell'interfaccia usati più frequentemente
- Concetti base nella creazione di un workflow
- Browse tool per analizzare e vedere i dati in anteprima
- Input de/output dei dati
- Data Cleansing
- Filtri e campionamento
- Formule
- Join e append
- Data type
- Pivoting con Transpose e Crosstab
- Commenti
- Tool container
- Principali funzioni di aggregazione (conteggio, somma, media, etc) con il Summarize
- Funzione di parsing e Text to Column
Knime
Knime è un programma free e open-source di data analytics e data science che integra componenti di machine learning e data mining attraverso una pipeline modulare, ovvero costruita su “blocchi” funzionali che riproducono un linguaggio ETL.
L’interfaccia grafica e l’uso di JDBC permette di processare, modellare, analizzare, visualizzare ed unire fonti diverse di dati con una conoscenza di programmazione pressoché nulla. Scritto in Java e basato su widgets interattivi, Knime è altamente personalizzabile, in quanto permette ai suoi utenti di creare e condividere i propri “node” adatti a specifici scopi. È inoltre possibile connettere tra di loro file di diverso formato e provenienza attraverso i suoi connettori integrati: SQLite, MS-Access, SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Vertica e H2).
I workflow di Knime possono essere salvati ed esportati come modelli, oppure produrre file doc, ppt, xls, pdf etc.
In quanto partner di Knime, TIL prepara i suoi academist a due diverse certificazioni conseguibili per questo software, rispettivamente il di primo e secondo livello.
L1: Basic Proficiency in KNIME Analytics Platform
È il primo livello di certificazione di Knime in cui si attesta la conoscenza di:
- Concetti generali di funzionamento della piattaforma KNIME Analytics
- Importazione/esportazione dei dati
- Manipolazione ed aggregazione dei dati (group by, pivot e unpivot, math formula, etc)
L2: Advanced Proficiency in KNIME Analytics Platform
La certificazione di secondo livello di Knime attesta capacità intermedio/avanzata, ovvero:
- Variabili del workflow
- Nodes di configurazione
- Manipolazione di date
- Controllo del workflow
- Esplorazione e visualizzazione dei dati
- Creazione di loop
- Metanodi e componenti del workflow
Snowflake
Snowflake è un data warehouse creato per gestire infrastrutture in cloud quali Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform. La sua particolare struttura di SaaS “shared-nothing” consente all’utente di usufruire la piattaforma senza installare e configurare alcun software o hardware. È dunque l’ideale per aziende che non hanno tempo e risorse da dedicare al mantenimento di server in-house.
Snowflake offre varie funzioni:
- Data Warehouse: Snowflake permette di accelerare il processo di business analysis attraverso una piattaforma creata per potenziare i moderni cloud warehouse.
- Data Lake: con la sua moderna strategia di data lake, Snowflake migliora l'accesso ai dati, la performance e la sicurezza non solo per l'azienda che lo usa, ma anche per i suoi partner o clienti.
- Data Engineering: Snowflake consente ai suoi utenti di costruire pipeline nel linguaggio di programmazione che preferiscono.
- Data Science: con Snowflake si possono preparare i dati in maniera semplice prima di caricarli ed analizzarli nel proprio framework.
- Data Application: Snowflake permette lo sviluppo di applicazioni che operano con grandi quantità di dati, abbattendo i costi ed i tempi per implementare efficaci strategie data-driven.
L1: SnowPro Core
La SnowPro™ Core Certification attesta l’acquisizione delle conoscenze base nell’implementare e migrare dati da e verso la piattaforma di Snowflake. Ciò significa che l’utente padroneggia il funzionamento del data warehouse in cloud, implementando (anche in scala) operazioni di caricamento ed estrazione dei dati.
TIL è recentemente diventato partner di Snowflake e prepara I suoi academist all’esame SnowPro™ Core.
Questa certificazione copre le principali funzioni di Snowflake, nonché le sue best practice, ossia:
- Load ed unload dei dati
- Struttura del data warehouse
- Tipologia di tabelle e viste implementabili
- Performance e simultaneità delle operazioni
- Variazione della dimensione del warehouse e numero di cluster
- Conoscenza dei dati strutturati e non strutturati
- Gestione dei ruoli e degli utenti
- Sicurezza e privacy
- Condivisione dei dati in tempo reale
- Costruzione delle Query per operazioni DDL e DML
- Protezione dei dati in flusso continuo
- Uso dei vari connettori Snowflake (es. ODBC Tableau)
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