CORSO PROFESSIONALE PER DATABASE E BUSINESS INTELLIGENCE DEVELOPER

Arkigest Srl in collaborazione con Formatemp, Fondo per la formazione e il sostegno al reddito dei lavoratori in somministrazione, Challenge Network, azienda operante nel settore della consulenza aziendale e nella formazione manageriale in partnership con Philmark Informatica spa, società di consulenza di servizi informatici e soluzioni di business integrato.

Il Corso ha l’obiettivo di tramettere le conoscenze e le competenze riguardanti la gestione dei BIG DATA delle aziende introducendo alle tecniche e analisi processi della business Intelligence. La BI raccoglie quell’insieme di sistemi informativi aziendali e tecnologie informatiche finalizzate a supportare processi di misurazione, controllo e analisi dei risultati e delle performance aziendali (sistemi di reporting e di visualizzazione grafica di varia natura, cruscotti più o meno dinamici, sistemi di analisi storica, sistemi di “allarme” su fuori norma o eccezioni, ecc.), e processi di decisione aziendale in condizioni variabili di incertezza (sistemi di previsione, di predizione, di simulazione e di costruzione di scenari alternativi, ecc.), il tutto integrato nel classico processo generale di “misurazione, analisi, decisione, azione”.

ARGOMENTI CORSO FORMATIVO

Modulo n. 1: Linguaggio Sql – Introduzione ai database (relazionali)
Durata: 48h (28h Teoria 20h Pratica)

Introduzione: Cos’è un database; Cos’è un DBMS; RDBMS: i database relazionali; Nozione di base sulla progettazione e implementazione di Database; Creazione di modelli E-R; Lo Structured Query Language (SQL) • Struttura di un database:Introduzione; Le tabelle; I campi; I tipi di dato; Ottimizzazione delle tabelle; I record; Integrità referenziale; Normalizzazione di un database • (R)DBMS – MS Access, MS SQL Server e MySQL • Introduzione ad MS SQL Server; Introduzione a MySQL/Oracle: • SQL DDL: Data Definition Language. Introduzione: CREATE TABLE: creazione di una tabella; CREATE INDEX: creazione di un indice; CREATE VIEW: creazione di una vista; ALTER: modifica della struttura di una tabella; DROP: cancellazione di tabelle, indici e viste; • SQL DML: Data Manipulation Language. Introduzione: Operatori, INSERT: inserimento di dati in una tabella; SELECT: interrogazione di una tabella; UPDATE: aggiornamento dei dati di una tabella; DELETE: cancellazione di dati da una tabella; JOIN: relazioni tra più tabelle Clausole UNION, TOP e SUBQUERY; Clausola INTO per effettuare il backup di tabelle e/o di interi database; Clausole SOME, ANY ed ALL; • Funzioni SQL. Introduzione: Funzioni di aggregazione; Funzioni per le stringhe, per i numeri e per le date; Istruzioni HAVING e GROUP BY e funzioni analitiche; Esercitazioni. Introduzione al ciclo di sviluppo del software; metodologie di gestione; introduzione alla programmazione Object-Oriented: classi e oggetti; campi e metodi statici; costruzione di oggetti; ereditarietà; polimorfismo; overriding/overloading. La fase di analisi: UML. Diagrammi delle classi e degli oggetti. Diagramma dei casi d’uso, diagramma degli stati.

MODULO 2: Linguaggio Pl/Sql
Durata: 56 h (36h Teoria 20h Pratica)

• Il linguaggio PL/SQL: Significato e scopo; Struttura a blocchi e tipi di blocchi. • Variabili, tipi e operatori: Dichiarazione, inizializzazione e valorizzazione; Tipi scalari e tipi composti; L’attributo %TYPE; Tipi di variabili e scope; Conversione di tipo; Operatori. • SQL e PL/SQL: Eseguire un’istruzione SELECT; Eseguire funzioni SQL; Eseguire istruzioni DML; Cursori impliciti e attributi. • Strutture di controllo del flusso: IF CASE (espressione e istruzione); LOOP, WHILE e FOR. • Tipi di dati composti: Record PL/SQL e l’attributo %ROWTYPE; Tabelle INDEX BY (struttura e metodi); Tabelle di record INDEX BY. • Cursori espliciti: Significato; Dichiarazione; Apertura, lettura e chiusura; Attributi del cursore; Scansione del cursore con un ciclo FOR; La clausola FOR UPDATE. • Eccezioni; Significato; Tipi di eccezioni; Gestire le eccezioni; Intercettare un’eccezione; Propagare un’eccezione; La procedura RAISE_APPLICATION_ERROR. • Procedure e funzioni: Significato e differenze rispetto ai blocchi anonimi; Creare ed eseguire una procedura (cenni); Creare ed eseguire una funzione (cenni).

MODULO 3: Business Intelligence e Big Data
Durata: 80 h (40h Teoria 40h Pratica)

• Introduzione alla Business Intelligence I Fondamenti di Business Intelligence Un Sistema di Business Intelligence: elementi e caratteristiche; L’Evoluzione del Mercato L’analisi dei dati in una “modern data architecture”. • Il Data Warehouse Introduzione al data warehouse; Teorie a confront;Dimensioni e fact table; Pattern di disegno. • L’ETL:Caratteristiche di un sw di ETL; Acquisizione dati da fonti eterogenee; Trasformazione e applicazione di regole di business; Caricamento del data warehouse e gestione delle problematiche comuni. • La qualità dei dati:Sistemi di Data Quality; Master Data Managemen. • Una proposta metodologica: L’importanza della metodologia; Caratteristiche della metodologia proposta: Agile; Just enough documentation; Approccio iterativo. Step della metodologia: Raccolta dei requisiti; Analisi delle fonti dati; Progettazione del data warehouse; Progettazione dell’ETL; Realizzazione di prototipi; Progettazione OLAP; Progettazione della reportistica; Test e verifica dell’aderenza ai requisiti; Deployment Test;. • L’Analisi Multidimensionale dei Dati: I sistemi OLAP; Tipologie di OLAP; Caratteristiche dei sistemi OLAP; In memory OLAP; Vantaggi e svantaggi; Compressione colonnare dei dati. • Introduzione alla Business Intelligence I Fondamenti di Business Intelligence Un Sistema di Business Intelligence: elementi e caratteristiche; L’Evoluzione del Mercato L’analisi dei dati in una “modern data architecture”. • Il Data Warehouse Introduzione al data warehouse; Teorie a confront;Dimensioni e fact table; Pattern di disegno. • L’ETL:Caratteristiche di un sw di ETL; Acquisizione dati da fonti eterogenee; Trasformazione e applicazione di regole di business; Caricamento del data warehouse e gestione delle problematiche comuni. • La qualità dei dati:Sistemi di Data Quality; Master Data Managemen. • Una proposta metodologica: L’importanza della metodologia; Caratteristiche della metodologia proposta: Agile; Just enough documentation; Approccio iterativo. Step della metodologia: Raccolta dei requisiti; Analisi delle fonti dati; Progettazione del data warehouse; Progettazione dell’ETL; Realizzazione di prototipi; Progettazione OLAP; Progettazione della reportistica; Test e verifica dell’aderenza ai requisiti; Deployment Test;. • L’Analisi Multidimensionale dei Dati: I sistemi OLAP; Tipologie di OLAP; Caratteristiche dei sistemi OLAP; In memory OLAP; Vantaggi e svantaggi; Compressione colonnare dei dati.

Modulo 4: Project Management /Competenze Trasversali
Durata: 16h ( 8h Teoria – 8h Pratica)

Comunicazione efficace, lavoro in team, come si affronta un colloquio di lavoro

Conclusione del Corso – Verifiche finali e Testimonianza aziendale
Durata: 8h ( 6h Teoria – 2h Pratica)

MODULI OBBLIGATORI: Sicurezza sul lavoro (4 ore), diritti e doveri dei lavoratori in somministrazione (4 ore).

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