PROGRAMMA
mattina
09.30 dal chatbot all’agente virtuale
11.00 pausa
11.20 piattaforme “search smart” e banche dati
12.10 dai bigdata agli open data
13.10 domande e proposte
13.30 pranzo
pomeriggio
14.30 creazione di profili e accesso a gemini copilot chatgp poe huggingCHAT You
15.30 creazione di assistenti virtuali
16.30 arrivederci
le slide sono condivise su MS TEAMS
La lezione prepara i futuri junior consultant a comprendere e utilizzare le tecnologie di IA generativa per innovare la customer experience, integrando competenze teoriche e pratiche in un contesto aziendale reale.
I contenuti si focalizzeranno sull’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa nelle piattaforme di ricerca accademica. Gli studenti esploreranno strumenti avanzati come Primo Research Assistant, Web of Science Research Assistant, Scopus AI, SciSpace, Semantic Scholar, Connected Papers ed Elicit.
Questi strumenti sfruttano banche dati e repository accademici per analizzare, filtrare e integrare riferimenti bibliografici e pubblicazioni ad accesso aperto, fornendo risposte contestualizzate e supportando compiti quali l’esplorazione di argomenti e l’analisi della letteratura.
I futuri Data Scientist apprenderanno come utilizzare strumenti, gratuiti e a pagamento, per gestire ed estrarre valore dai dati nel contesto della ricerca e dell’analisi.
Programma della Lezione
1. Fondamenti dell’IA generativa nella ricerca accademica
2. Principali piattaforme di ricerca AI-powered
3. Funzionalità di analisi e valutazione critica delle applicazioni:
* generazione di panoramiche
* sintesi di documenti
* identificazione di relazioni tra articoli e autori
* utilizzo di filtri avanzati
4. Guida alla selezione ottimale degli strumenti e dei database
5. Integrazione nel workflow del Data Scientist:
* assistenza nella ricerca di letteratura
* analisi dei dati
* gestione dei big data
La sessione pomeridiana vedrà protagonisti i partecipanti nella creazione di assistenti virtuali personalizzati, sfruttando le tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG), utilizzando piattaforme come Poe, You, Copilot, Gemini, ChatGPT, Notebook LM e Google Studio AI.
Strumenti AI: introduzione alle tecnologie di chatbot e assistenti virtuali, per la customer experience e il machine learning
Nel XXI secolo la figura più ricercata dalle aziende pubbliche e private sarà quella del Data Scientist, uno scienziato capace di trasformare l’universo di informazioni prodotte ogni giorno su scala mondiale, i Big Data, in decisioni operative.
Il Master, grazie ad un percorso didattico multidisciplinare, fornisce gli elementi teorici e pratici per formare data scientist altamente qualificati, orientati ai settori Sales & Marketing, IT, Telco, Finance & Banking.
Approccio alla didattica
La didattica alternerà momenti di lezione frontale, esercitazioni pratiche e testimonianze aziendali di esperti del settore.
Il forte approccio pratico del Master consentirà agli studenti di applicare in laboratorio le conoscenze teoriche acquisite. Verranno infatti presentati dei casi da risolvere in cui le capacità di problem solving dei partecipanti verranno messe alla prova.
Per agevolare il processo di didattica, tutte le lezioni si svolgeranno in aule attrezzate di strumenti multimediali e ciascun partecipante avrà a disposizione un proprio computer.
Sono previsti due laboratori dove gli studenti suddivisi in gruppi analizzerano dataset reali applicando le tecniche statistico-informatiche apprese nei corsi.
Ci saranno dei laboratori di soft skills per migliorare le capacità relazionali e comportamentali degli studenti.
Al termine di ogni modulo didattico verrà svolta una prova d’esame per acquisire crediti formativi necessari per l’ottenimento del Master.
Tutti i partecipanti svolgeranno uno stage di minimo 5 mesi presso un’azienda nazionale o internazionale.
FINALITA’
Formare giovani neolaureati per diventare junior consultant nell’ambito della Customer Experience, del Machine learning, e più in generale dei metodi utilizzati nell’Artificial intelligence. A tal fine il Master fornisce gli strumenti teorici e applicativi per diventare esperti delle tecniche statistiche-informatiche avanzate di Analisi dei Dati, di Machine Learning, di Deep Learning e delle Business Solutions di SAS, grazie a una formazione multi-level, che copre temi di: general management e marketing innovativo, Advanced Statistics, programmazione in Python e SAS, Data Mining & Machine Learning, Deep Learning, Textual Analysis, Haddop e Spark per la gestione dei Big Data. L’obiettivo è quello di formare i Data Scientist del domani impiegati nei settori tecnologicamente più avanzati delle imprese.
SBOCCHI PROFESSIONALI
Data Scientist e Data Analyst di organizzazioni pubbliche e private che pianificano, implementano e monitorano processi basati su Big Data per ricavare complesse analisi al fine di ricavare informazioni utilili alla governace del processo.
Professional che vogliono approfondire metodologie e strumenti tecnologici a supporto dei processi decisionali per massimizzare il ritorno degli investimenti (ROI).
Il Master CESMA è all’interno del SAS® Global Academic Program. Il Programma si prefigge di rispondere alla forte richiesta da parte del mondo del lavoro di giovani talenti nell’ambito del data science. Il SAS® Global Academic Program include tutte le università al mondo che, in collaborazione con SAS®, offrono programmi di master con uno specifico focus sugli analytics di SAS. Dal 2021/22 i partecipanti del Master ricevono il SAS Digital Badge Academic in Advanced Data Analytics.
REQUISITI
Possono partecipare al master tutti i laureati magistrali in materie scientifiche
Chi è in possesso di laurea magistrale, specialistica o titolo equipollente, conseguito anche all’estero qualora dimostrino di possedere competenze specifiche sugli argomenti trattati dal Master e abbiano una buona predisposizione per la tecnologia.
Sono ammessi a seguire i corsi anche i laureati triennali ma solo in forma di uditori