Data Analysis (Basic - Intermediate - Advanced)
Sviluppa la potenza analitica. Trasforma i dati in decisioni. Diffondi insight in tutta l’organizzazione.
- Formato: In presenza, live online o blended
- Metodologia: • Dataset reali da finanza, operations, customer e digitale • Laboratori guidati step-by-step • Case study personalizzati per settore • Coaching pratico e revisione delle analisi
In un contesto aziendale guidato da velocità, complessità e trasformazione digitale, la capacità di analizzare i dati in modo efficace non è più opzionale: è una competenza chiave per ogni organizzazione moderna.
Data Analysis (Base • Intermedio • Avanzato) è un percorso formativo modulare progettato per sviluppare una competenza analitica completa su tre livelli:
·Base: Excel Power Tools per analisi di business rapide ed efficaci
·Intermedio: JMP o Minitab per analisi statistiche strutturate e ottimizzazione dei processi
·Avanzato: R o Python per analisi predittiva e machine learning
Ogni livello costruisce progressivamente una padronanza analitica end-to-end che consente ai partecipanti di trasformare dati grezzi in insight azionabili, supportare decisioni strategiche e accelerare il miglioramento continuo.
This course is ideal both for professionals starting their analytical journey and for experts who want to advance into predictive modeling and real data science applications.
Struttura del Percorso di Apprendimento (Tre Livelli)
Livello 1 – Base
Excel Power Tools
Analisi rapide, flessibili e potenti con Excel.
Level 1 – Basic: Excel Power Tools
Analisi rapide, flessibili e potenti con Excel.
Durata: 2 giorni
Project Work: Mini-dashboard opzionale
Certificazione: Basic Data Analysis Certificate
- I partecipanti impareranno a:
- Costruire modelli dati con Power Pivot
- Preparare, pulire e trasformare i dati con Power Query
- Applicare statistiche descrittive e previsioni di base
- Automatizzare il reporting di business con Excel Power Tools
- Visualizzare i dati in modo efficace per manager e team
Livello 2 – Intermedio
JMP / Minitab
Pensiero statistico e rigore analitico per il problem solving strutturato.
Obiettivi di Apprendimento
I partecipanti saranno in grado di:
- Condurre l’Exploratory Data Analysis (EDA)
- Applicare inferenza statistica e test di ipotesi
- Eseguire regressione, correlazione e ANOVA
- Visualizzare correttamente i risultati statistici
- Utilizzare carte di controllo e analisi di capacità di processo (Cp, Cpk)
- Integrare l’analisi dei dati con progetti Lean Six Sigma
Durata: 3 giorni
Project Work: Caso studio di analisi statistica
Certificazione: Intermediate Data Analysis Certificate
Livello 3 – Avanzato Power BI (Business Intelligence) & Copilot / ChatGPT & Salesforce
Analisi predittiva, machine learning e insight automatizzati.
Obiettivi di Apprendimento
I partecipanti impareranno a:
- Costruire workflow analitici avanzati
- Sviluppare modelli predittivi di regressione e classificazione
- Applicare tecniche di clustering e segmentazione
- Utilizzare algoritmi di machine learning (modelli base)
- Creare visualizzazioni avanzate
- Automatizzare task e pipeline analitiche
- Integrare i modelli nei processi di business
Durata: 3–4 giorni
Project Work: Sviluppo e presentazione di un modello analitico
Certificazione: Advanced Data Analysis Certificate
Target
Questo programma modulare è ideale per:
·Business Analyst e Data Analyst
·Professionisti Lean Six Sigma
·Process Owner e responsabili operativi
·Manager Qualità, Supply Chain e Manufacturing
·Team Finance, Risk e Compliance
·Leader Digital e di Trasformazione
·Chiunque sia coinvolto in KPI, reporting, insight e decisioni data-driven
Settori di Applicazione
Il programma è applicabile in diversi settori:
·Banking & Insurance– modelli di rischio, dashboard, forecasting
·Manufacturing– quality analytics, DOE, SPC, OEE
·Asset Management & Financial Services– insight di portafoglio, data modeling
·Luxury & Retail– customer analytics, performance di vendita
·Healthcare & Pharma– studi statistici, analytics per la compliance
·Logistica & Servizi– forecasting della domanda, analytics operativi
·Energia, Utilities e Pubblica Amministrazione– audit, KPI, miglioramento continuo
Certificazione
I partecipanti ricevono:
·Basic Data Analysis Certificate
·Intermediate Statistical Analysis Certificate (JMP/Minitab)
·Advanced Data Science Certificate (R/Python)
Una certificazione finale (Data Analysis Professional Certification) può essere rilasciata al completamento di tutti e tre i livelli e del progetto finale.
Contenuti del Corso
- Data wrangling: pulizia, unione e trasformazione dei dataset
- Pipeline di automazione con Power Query
- Modelli Power Pivot e fondamenti di DAX
- Grafici, slicer e indicatori KPI
- Dashboard interattive per uso operativo e manageriale
- EDA e visualizzazione
- Test di ipotesi e intervalli di confidenza
- Regressione semplice e multipla
- Studi di capacità (dati normali e non normali)
- Carte di controllo: scelta e interpretazione
- Fondamenti di Design of Experiments (DOE)
- Preprocessing dei dati e feature engineering
- Regressione, classificazione e clustering
- Validazione dei modelli e metriche di performance
- Visualizzazioni e dashboard avanzate
- Pipeline automatizzate e codice riproducibile
- Use case in finanza, operations, customer analytics, risk e process improvement
- Livello Base: nessun prerequisito
- Livello Intermedio: familiarità con Excel e statistica di base
- Livello Avanzato: consigliata (non obbligatoria) una conoscenza di base della logica di programmazione
- Costruire una competenza analitica end-to-end — da Excel a Python
- Rafforzare il supporto alle decisioni strategiche con dati reali
- Aumentare la produttività automatizzando reporting e analisi
- Supportare Lean, Agile e Operational Excellence con insight quantitativi
- Sviluppare competenze altamente richieste in tutti i settori in trasformazione digitale
- Crescere da business user → analista → data practitioner avanzato
Siamo pronti
ad ascoltarti.
Il nostro team è al tuo servizio: contattaci per scoprire come possiamo creare insieme valore concreto per il tuo business.