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 e metodo di studio
Trasforma il corso da catalogo a sistema cognitivo, con metodo di studio, memoria tecnica e piano di output professionali.
Raccolta dati e sistemi di tracking
Passa da tag e strumenti isolati a sistemi di misura affidabili, governati e osservabili.
Metriche, KPI tree 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 processi decisionali
Porta i dati nel modo quotidiano di decidere con cadence, governance, decision memo e allineamento tra funzioni.
Product analytics e diagnosi della crescita
Leggi dove il prodotto crea valore, attrito o perdita con funnel, retention, activation e monetization analytics.
Marketing analytics e martech
Porta il marketing da reporting a disciplina quantitativa seria con incrementality, unit economics e review decisionali.
Dashboard e visualizzazione dei dati
Costruisci dashboard che fanno decidere, con gerarchia visiva, semantic consistency, alerting e contesto operativo.
Marketing data science e modelli predittivi
Introduce modelli utili al business, distinguendo prediction, causation, scenario planning e model risk.
Data warehouse e modellazione analitica
Capisci davvero come si progetta un sistema analitico scalabile con grain corretto, storicizzazione e trade-off architetturali.
Data lake e lakehouse su S3
Passa da bucket con file a un data lake leggibile, governato e compatibile con i moderni pattern lakehouse.
Kafka e streaming di eventi
Insegna la logica del dato come flusso, con schema contracts, stream processing e failure handling realistico.
Real-time analytics con ClickHouse
Trasforma il realtime da slogan a sistema robusto con ingestion pattern, MergeTree thinking e cost control.
Infrastruttura dati e operations
Dai disciplina operativa da ingegneria seria a workload dati, deploy, osservabilita, security e incident response.
SQL avanzato per l'analisi
Usa SQL come linguaggio di ragionamento, non solo di estrazione, con pattern per coorti, funnel, esperimenti e performance.
Matematica per l'analisi dei dati
Inserisce il rigore matematico che rende piu leggibili modelli, inferenza, forecasting e regressioni applicate.
Analytics engineering con dbt
Trasforma dati grezzi in modelli affidabili, riusabili e governati con layering, test, contracts e semantic layer.
Significatività statistica e A/B test
Porta la sperimentazione a livello serio con design causale, power planning, variance reduction e governance.
Direzioni dell'analitica: ruoli e carriera
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 assistita per il lavoro sui dati
Usa AI generativa e AutoML per accelerare analisi, pipeline, feature e decision memo senza perdere controllo, qualita e ownership.
Agentic AI per il lavoro sui dati
Progetta workflow agentici per analisi, SQL, pipeline, AutoML e analytics operations con tool, stato, guardrail, eval e approval.