MODULO 20

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.

Intermedio 22 min

AI come acceleratore del lavoro sui dati

AI come acceleratore del lavoro sui dati su GinnyTech: scegliere dove inserire AI nel workflow e dove mantenere controllo umano con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Intermedio 24 min

Prompting analitico e controllo delle domande

Prompting analitico e controllo delle domande su GinnyTech: scrivere prompt che producono lavoro revisionabile e non risposte seducenti ma fragili con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Intermedio 26 min

Analisi esplorativa assistita

Analisi esplorativa assistita su GinnyTech: decidere quali segnali meritano approfondimento e quali sono solo rumore descrittivo con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Avanzato 28 min

SQL, notebook e data storytelling con AI

SQL, notebook e data storytelling con AI su GinnyTech: stabilire quando l AI puo proporre codice e quando serve code review analitica con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Avanzato 30 min

Data cleaning, data quality e feature engineering

Data cleaning, data quality e feature engineering su GinnyTech: decidere quali trasformazioni automatizzare e quali richiedono owner di dominio con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Avanzato 27 min

AI per data engineering, mapping e documentazione

AI per data engineering, mapping e documentazione su GinnyTech: decidere cosa documentare con AI e quale validazione tecnica blocca il rilascio con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Avanzato 32 min

AutoML per classificazione, regressione e forecasting

AutoML per classificazione, regressione e forecasting su GinnyTech: decidere quando AutoML basta, quando serve custom modeling e quando il problema non e modellabile con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Avanzato 31 min

Valutazione: leakage, drift, metriche e limiti

Valutazione: leakage, drift, metriche e limiti su GinnyTech: decidere se un modello puo entrare nel processo o deve restare esperimento controllato con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Avanzato 34 min

Caso studio: workflow AI-assisted end-to-end

Caso studio: workflow AI-assisted end-to-end su GinnyTech: disegnare un processo AI-assisted governato dalla review umana con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Intermedio 18 min

Cheat sheet: AI per data work

Cheat sheet: AI per data work su GinnyTech: scegliere rapidamente il livello di automazione corretto per ogni compito dati con controlli, ownership e output revisionabili.

Prerequisiti: 1

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Collegamenti tra moduli

Continua il percorso con questi moduli

Prerequisito naturaleFondamenti Filosofici dell Analisi dei Dati20 lezioni

Dai profondita epistemologica, causale e critica al lavoro sui dati, collegando evidenza, modelli, rischio e responsabilita.

Continua quiAgentic AI per Analisi Dati, Data Engineering e AutoML10 lezioni

Progetta workflow agentici per analisi, SQL, pipeline, AutoML e analytics operations con tool, stato, guardrail, eval e approval.

Stessa fase del percorsoDirezioni in Analitica: Marketing, Prodotto, Finanza14 lezioni

Collega i moduli tecnici ai ruoli veri, alle responsabilita economiche e alle scelte di specializzazione professionale.

Modulo precedentePanoramica del Corso e Metodo di Studio per Data Work8 lezioni

Trasforma il corso da catalogo a sistema cognitivo, con metodo di studio, memoria tecnica e piano di output professionali.

Modulo precedenteData Collection & Tracking Systems8 lezioni

Passa da tag e strumenti isolati a sistemi di misura affidabili, governati e osservabili.

Modulo precedenteMetriche, KPI Trees e Fondamenti Analitici6 lezioni

Impara a leggere i numeri come sistemi, con KPI tree, unit economics, baseline corrette e lettura causale dei segnali.