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Perché esiste

Un corso gratuito per imparare a trasformare dati, marketing e tecnologia in decisioni migliori.

GinnyTech nasce per chi non vuole studiare strumenti isolati. Il punto è imparare come si collega una domanda di business a un sistema di misura, a un modello dati e a una scelta operativa.

moduli
21

dal metodo al capstone finale

lezioni core
236

con ordine di studio chiaro

paywall
0€

formazione aperta, servizi separati

La tesi

Il mercato non premia chi conosce solo tool. Premia chi sa trasformare dati in scelte.

Per questo il corso tiene insieme analytics, marketing engineering e data engineering: nel lavoro reale una campagna genera dati, i dati entrano in una pipeline, una dashboard mostra un problema e qualcuno deve decidere.

Dati

Misura prima di decidere

Tracking, KPI, qualità del dato e dashboard servono a capire cosa sta succedendo, non a decorare report.

Marketing

Collega numeri e crescita

Funnel, campagne, retention, LTV e budget diventano leggibili quando le metriche sono costruite bene.

Tecnologia

Costruisci sistemi affidabili

Pipeline, warehouse, real-time analytics e AI agentica sono spiegati come parti di un sistema operativo per decidere.

Posizionamento

Non un corso generico. Un percorso per ragionare meglio sul lavoro.

La differenza è nel filo logico: non parti dal software, parti dal problema. Gli strumenti entrano quando aiutano a misurare, verificare e comunicare una scelta.

Non così

Un elenco di tool da imparare a memoria.

Qui invece

Un metodo per passare da domanda, misura e modello a una decisione.

Non così

Marketing separato da analytics e tecnologia.

Qui invece

Un percorso unico dove campagna, tracking, pipeline e dashboard parlano tra loro.

Non così

Teoria generica senza contesto operativo.

Qui invece

Esempi e casi pensati per il lavoro reale: budget, funnel, qualità e responsabilità.

Metodo di studio

Ogni blocco deve produrre chiarezza, non solo conoscenza passiva.

Vedi ordine consigliato
1

Parti dalla domanda

Prima viene il problema di business: cosa vuoi capire, quale decisione dipende dalla risposta e chi la userà.

2

Disegna la misura

Definisci eventi, KPI, denominatori, qualità del dato e controlli prima di fidarti di un grafico.

3

Costruisci il sistema

Modelli, pipeline e dashboard devono rendere il dato riutilizzabile, verificabile e leggibile dal team.

4

Chiudi con una scelta

L’output non è “un insight”: è una raccomandazione chiara, con limiti, trade-off e prossima azione.

Per chi è utile

Serve a chi deve collegare apprendimento, ruolo e decisioni reali.

La pagina non prova a parlare a tutti: è pensata per chi vuole usare i dati come disciplina operativa, che stia iniziando o che debba rimettere ordine in un team.

Studenti e junior

Hai bisogno di basi pratiche, non solo definizioni.

Costruisci un percorso ordinato e materiali da portfolio.

Marketer

Vuoi leggere meglio campagne, funnel e conversioni.

Impari a usare metriche e dashboard per scegliere la prossima azione.

Analyst

Sai lavorare sui dati ma vuoi capire meglio il contesto business.

Colleghi analisi, stakeholder, decision memo e impatto economico.

Founder e team

Devi mettere ordine tra tracking, KPI e reporting.

Ottieni un linguaggio comune tra marketing, prodotto e tecnologia.

Perché è gratuito

La barriera non deve essere il paywall.

Il corso è gratuito per ridurre la distanza tra curiosità e competenza reale. Chi studia deve poter vedere un percorso serio prima di comprare consulenza, tool o formazione avanzata.

Confine chiaro

Formazione aperta, lavoro su progetto separato.

Le lezioni costruiscono cultura e basi solide. Le consulenze restano un servizio distinto, utile quando serve applicare il metodo a un sistema reale, con vincoli, dati e priorità già presenti.

Prossimo passo

Se vuoi imparare dal lavoro reale, parti dalla mappa del percorso.

Segui l’ordine consigliato se parti da zero. Apri il catalogo se sai già dove vuoi entrare. Prenota una call solo quando hai un progetto concreto da chiarire.