Programma del Corso: AI per Data Analyst

Durata stimata: 40 ore (suddivise in 10 moduli da 4 ore)
Destinatari: Data Analyst, Business Analyst, Responsabili di funzione, Consulenti.
Obiettivo: Integrare l’AI generativa e il Machine Learning nel workflow quotidiano per aumentare la produttività e la capacità predittiva.

Modulo 1: Fondamenti di AI per il Business

Oltre l’Hype: Cos’è davvero l’AI, il Machine Learning (ML) e il Deep Learning.
AI Generativa vs AI Analitica: Differenze e casi d’uso.
Il nuovo ruolo del Data Analyst: Da descrittivo (cosa è successo) a predittivo (cosa succederà) e prescrittivo (come farlo succedere).
Valutazione della Readiness: L’azienda è pronta per l’AI? (Qualità dei dati e infrastruttura).

Modulo 2: Prompt Engineering per Data Analyst

L’AI come Assistente: Utilizzare ChatGPT, Claude e Gemini per scrivere query SQL complesse e formule Excel avanzate.
Tecniche di Prompting: Zero-shot, Few-shot e Chain-of-Thought applicate ai dati.
Debugging del codice: Usare l’AI per trovare errori in script Python o R.
Automazione della documentazione: Creare dizionari dati e documentazione tecnica in pochi secondi.

Modulo 3: Analisi dei Dati con AI Generativa (Code Interpreter/Advanced Data Analysis)

Caricamento e pulizia: Utilizzare le sandbox delle LLM per pulire dataset sporchi.
Exploratory Data Analysis (EDA) assistita: Generare insight immediati, correlazioni e anomalie tramite linguaggio naturale.
Visualizzazione rapida: Creare grafici complessi chiedendo all’AI di interpretare i trend.
Limiti e rischi: Riconoscere le allucinazioni numeriche e come validare i risultati.

Modulo 4: Machine Learning Low-Code per Analyst

AutoML: Introduzione a strumenti che automatizzano la creazione di modelli (es. PyCaret, Google Vertex AI, Azure ML).
Classificazione e Regressione: Prevedere il churn dei clienti o le vendite future senza scrivere centinaia di righe di codice.
Clustering e Segmentazione: Identificare pattern nascosti nei clienti (RFM Analysis potenziata dall’AI).

Modulo 5: Python “Potenziato” per l’Analisi Dati

Librerie AI-driven: Introduzione a PandasAI (interrogare i dataframe in linguaggio naturale).
Scikit-learn per Analyst: Costruire il primo modello predittivo.
Integrazione API: Come collegare i propri dati alle API di OpenAI o Anthropic per analisi su larga scala.

Modulo 6: AI nelle Dashboard e Business Intelligence

Power BI Copilot & Tableau Pulse: Come l’AI sta cambiando la visualizzazione dei dati.
Natural Language Query (NLQ): Permettere agli stakeholder aziendali di interrogare le dashboard parlando.
Analisi dei Driver: Usare l’AI per capire automaticamente “perché” un KPI è cambiato.

Modulo 7: Trattamento del Linguaggio Naturale (NLP) per i Dati Aziendali

Sentiment Analysis: Analizzare recensioni, feedback clienti e ticket di supporto.
Topic Modeling: Estrarre i temi principali da migliaia di testi non strutturati.
Categorizzazione automatica: Trasformare dati testuali in categorie qualitative analizzabili.

Modulo 8: Etica, Privacy e Sicurezza dei Dati

GDPR e AI: Come gestire i dati sensibili con le LLM.
Bias e Correttezza: Identificare pregiudizi nei modelli di AI che potrebbero danneggiare il business.
Data Governance nell’era dell’AI: Chi è responsabile degli output dell’AI?

Modulo 9: Strategia e ROI dell’AI in Azienda

Identificare i casi d’uso: Creare una pipeline di progetti AI ad alto impatto e basso sforzo (Matrice di prioritizzazione).
Comunicare i risultati: Tradurre i tecnicismi dell’AI in valore di business per il management.
Change Management: Come introdurre l’AI nel team senza creare resistenze.

Modulo 10: Capstone Project (Laboratorio Pratico)

Project Work: I partecipanti lavorano su un dataset reale (o fornito dal docente).
Dalla sfida al modello: Pulizia, analisi, modellazione predittiva e presentazione dei risultati.
Feedback e Certificazione.

Metodologia Didattica

Hands-on (70%): Esercitazioni pratiche su tool come ChatGPT Plus, Google Colab, Power BI e Python.
Casi Studio: Analisi di successi (e fallimenti) reali in ambito Retail, Finance e Marketing.
Template pronti all’uso: Consegna di una libreria di “Prompt Master” per Data Analyst.

Requisiti Tecnici

Conoscenza base di Excel (Pivot, Cerca.Vert).
Conoscenza base di SQL (opzionale ma consigliata).
Nessuna conoscenza pregressa di programmazione Python richiesta (verrà introdotta in ottica AI-assisted)

Corso AI per Data Analyst personalizzato per le tue esigenze