Dove finiscono i numeri,inizia la visione
Marketing e Data Engineering nello stesso percorso.
Lezioni pratiche, nate da problemi reali e strumenti usati sul campo.
Marketing Data & Analytics Engineering
Parti dalle basi e costruisci un percorso pratico: tracking, KPI, SQL, dashboard, esperimenti, AI e infrastruttura dati. Ogni modulo risponde a un problema reale.
Panoramica del Corso e Metodo di Studio per Data Work
Trasforma il corso da catalogo a sistema cognitivo, con metodo di studio, memoria tecnica e piano di output professionali.
Data Collection & Tracking Systems
Passa da tag e strumenti isolati a sistemi di misura affidabili, governati e osservabili.
Metriche, KPI Trees e Fondamenti Analitici
Impara a leggere i numeri come sistemi, con KPI tree, unit economics, baseline corrette e lettura causale dei segnali.
Gestione Data-Driven e Operating System Decisionale
Porta i dati nel modo quotidiano di decidere con cadence, governance, decision memo e allineamento tra funzioni.
Product Analytics e Growth Diagnostics
Leggi dove il prodotto crea valore, attrito o perdita con funnel, retention, activation e monetization analytics.
Marketing Analytics, Incrementality e Unit Economics
Porta il marketing da reporting a disciplina quantitativa seria con incrementality, unit economics e review decisionali.
Dashboard, Visualization e Decision Interface
Costruisci dashboard che fanno decidere, con gerarchia visiva, semantic consistency, alerting e contesto operativo.
Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models
Introduce modelli utili al business, distinguendo prediction, causation, scenario planning e model risk.
Data Warehousing & Analytical Architecture
Capisci davvero come si progetta un sistema analitico scalabile con grain corretto, storicizzazione e trade-off architetturali.
S3, Data Lake e Lakehouse Architecture
Passa da bucket con file a un data lake leggibile, governato e compatibile con i moderni pattern lakehouse.
Kafka & Event Streaming Engineering
Insegna la logica del dato come flusso, con schema contracts, stream processing e failure handling realistico.
Real-Time Analytics & ClickHouse Systems
Trasforma il realtime da slogan a sistema robusto con ingestion pattern, MergeTree thinking e cost control.
Infrastructure & Ops for Data Systems
Dai disciplina operativa da ingegneria seria a workload dati, deploy, osservabilita, security e incident response.
Advanced SQL for Analytical Systems
Usa SQL come linguaggio di ragionamento, non solo di estrazione, con pattern per coorti, funnel, esperimenti e performance.
Matematica per l Analisi Dati
Inserisce il rigore matematico che rende piu leggibili modelli, inferenza, forecasting e regressioni applicate.
Analytics Engineering con dbt e Semantic Layer
Trasforma dati grezzi in modelli affidabili, riusabili e governati con layering, test, contracts e semantic layer.
Significativita Statistica, A/B Testing e Experimentation Science
Porta la sperimentazione a livello serio con design causale, power planning, variance reduction e governance.
Direzioni in Analitica: Marketing, Prodotto, Finanza
Collega i moduli tecnici ai ruoli veri, alle responsabilita economiche e alle scelte di specializzazione professionale.
Fondamenti Filosofici dell Analisi dei Dati
Dai profondita epistemologica, causale e critica al lavoro sui dati, collegando evidenza, modelli, rischio e responsabilita.
AI per Analisi Dati, Data Engineering e AutoML
Usa AI generativa e AutoML per accelerare analisi, pipeline, feature e decision memo senza perdere controllo, qualita e ownership.
Agentic AI per Analisi Dati, Data Engineering e AutoML
Progetta workflow agentici per analisi, SQL, pipeline, AutoML e analytics operations con tool, stato, guardrail, eval e approval.