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start2impact

Master in Data Science, Analytics e AI

Il Master in Data Science, Analytics e AI di start2impact propone un percorso articolato per imparare a lavorare con i dati e usare strumenti di intelligenza artificiale in attività concrete. La struttura combina contenuti on-demand, sessioni Q&A live e progetti reali corretti da professionisti. Si parte da Excel e SQL, si passa a Python, NumPy, Pandas e data visualization, e si arriva a Tableau, Looker Studio, Google Analytics 4, Advanced Analytics e machine learning. Il programma comprende anche AI generativa, prompt engineering e moduli dedicati alla ricerca del lavoro, al networking e alla comunicazione. È una proposta da valutare soprattutto se cerchi un’impostazione ampia e flessibile; non va invece interpretata come garanzia automatica di occupazione o come sostituto di un percorso specialistico avanzato.

753 lezioni nel catalogoDurata non indicataItaliano

ANALISI DEL PROGRAMMA

Master in Data Science, Analytics e AI - start2impact

IN BREVE

Il Master in Data Science, Analytics e AI di start2impact è un percorso flessibile e trasversale che unisce Excel, SQL, Python, analisi e visualizzazione dei dati, Google Analytics 4, Tableau, Looker Studio, statistica, machine learning e strumenti di AI. La presenza di contenuti on-demand, Q&A live e progetti corretti da professionisti lo rende potenzialmente compatibile con chi lavora, purché si possa dedicare tempo regolare alla pratica. È particolarmente interessante per chi punta a ruoli junior di data analysis, reporting, marketing analytics o vuole costruire una base per approfondire la data science. Prima di scegliere, verifica livello di partenza, profondità dei moduli, calendario del supporto, strumenti inclusi, modalità di correzione dei progetti e condizioni del possibile riconoscimento universitario.

UTILITÀ PROFESSIONALE

Il percorso collega competenze tecniche, visualizzazione, analisi dei dati e uso pratico degli strumenti di AI. Questa combinazione può essere utile in ruoli junior e in attività di reporting, marketing analytics, business analysis e data analysis. La spendibilità concreta dipende però dal livello raggiunto, dalla qualità dei progetti realizzati, dalle competenze pregresse e dai requisiti delle singole aziende. Il programma non consente da solo di prevedere un’assunzione, un reddito o un determinato ruolo. Prima di iscriversi è utile confrontare i moduli con gli annunci di lavoro che interessano e verificare quanto spazio venga dedicato alla pratica, al feedback e alla costruzione di un portfolio.

Che tipo di percorso propone

Il Master si distingue per l’ampiezza: non tratta soltanto programmazione o machine learning, ma collega alfabetizzazione sui dati, strumenti di analisi, visualizzazione, AI e orientamento professionale. Il catalogo indica 753 lezioni e una struttura che include contenuti introduttivi e avanzati. La durata complessiva non è però disponibile nei dati forniti, quindi il numero di lezioni non deve essere confuso con le ore effettive di studio.

Come leggere il programma

La progressione più logica parte dal metodo di studio e dai fondamenti di AI, prosegue con Excel ed Excel Advanced, quindi affronta data analytics, data science, Python e SQL. Dopo questa base si possono studiare manipolazione e visualizzazione con Pandas e le librerie grafiche, Tableau, Google Analytics 4 e Looker Studio. Advanced Analytics e i moduli di machine learning hanno più senso quando si possiedono già familiarità con dati, codice e concetti statistici. Questa è una proposta di ordine editoriale: il catalogo non impone necessariamente una sequenza unica.

Dalle basi operative al lavoro sui dati

Excel offre un accesso graduale all’analisi attraverso formule, funzioni logiche, tabelle pivot e grafici, con un’estensione verso Power Query, macro e VBA. SQL aggiunge la capacità di interrogare database e collegare tabelle. Python, NumPy e Pandas spostano il lavoro verso un ambiente programmabile, mentre Matplotlib, Seaborn e Plotly aiutano a rappresentare i dati. La combinazione è utile per capire le differenze tra un’analisi manuale, una query e un flusso riproducibile con codice.

Visualizzazione, misurazione e decisioni

Tableau e Looker Studio sono orientati a report e dashboard; Google Analytics 4 affronta dati digitali, eventi, audience, attribuzione e privacy. Questi moduli possono essere particolarmente pertinenti per marketing, e-commerce, comunicazione e business. Per trasformare una dashboard in un risultato professionale non basta scegliere un grafico: occorre definire la domanda, controllare la qualità dei dati, selezionare KPI comprensibili e spiegare limiti e implicazioni.

Statistica e machine learning: che profondità aspettarsi

La parte di Advanced Analytics include statistica, analisi esplorativa, preparazione e valutazione dei modelli, algoritmi di machine learning e serie temporali. I moduli di Machine Learning affrontano anche regressione, KNN, alberi decisionali, support vector machines, cross-validation, ensemble e random forest. Sono basi utili per orientarsi, ma la profondità necessaria per un ruolo specialistico dipende dal contesto: prima di acquistare conviene confrontare gli argomenti con i requisiti tecnici delle posizioni desiderate.

AI applicata: opportunità e cautele

Il programma dedica spazio a fondamenti di AI, AI generativa, principali strumenti, prompt engineering e applicazioni alla data science, al coding e al lavoro quotidiano. Sono indicati ChatGPT, FormulaBot, NotebookLM, Microsoft Copilot e Amazon Q Developer, oltre a strumenti per immagini e video. L’uso di questi strumenti va accompagnato da verifica delle fonti, controllo degli errori, attenzione ai dati riservati e comprensione dei limiti: conoscere un tool non equivale a saper validare un’analisi.

Studiare mentre si lavora

Il percorso dichiara contenuti on-demand, sessioni Q&A live e progetti reali corretti da professionisti, con feedback personalizzati. Questa combinazione può favorire lo studio lavorando, perché permette di distribuire le lezioni e concentrare le domande in momenti dedicati. Mancano però informazioni dettagliate su calendario, tempi di risposta, numero dei progetti e modalità di correzione: sono aspetti da verificare direttamente prima dell’iscrizione.

Come trasformare le lezioni in competenze dimostrabili

Un metodo efficace consiste nel fissare obiettivi settimanali realistici, alternare una lezione a un esercizio e conservare una traccia delle decisioni prese. Per ogni progetto conviene annotare domanda iniziale, fonte dei dati, pulizia effettuata, metodo utilizzato, risultato e limiti. Al termine, prova a spiegare il lavoro in pochi minuti a una persona non tecnica. È un esercizio editoriale consigliato, non una modalità obbligatoria prevista dal catalogo.

COMPETENZE DA ALLENARE

Excel e analisi avanzata dei fogli di calcoloIl programma comprende formule, funzioni logiche e di ricerca, tabelle pivot, grafici, Power Query, macro, VBA e strumenti di analisi.

SQL e gestione dei databaseI moduli affrontano operazioni di base e avanzate, aggregazioni, join, dataset reali, ottimizzazione e best practice.

Python per l’analisi dei datiIl percorso include ambiente di sviluppo, Jupyter Notebook, variabili, funzioni, strutture dati e primi esercizi in Python.

Data manipulation con NumPy e PandasNumPy e Pandas sono presentati come strumenti per operazioni sugli array, trasformazione, analisi delle feature e manipolazione dei dataset.

Data visualization e dashboardTableau, Looker Studio, Excel e librerie Python permettono di affrontare grafici, dashboard, report, filtri e data storytelling.

Web analytics con Google Analytics 4Il programma tratta eventi, key event, audience, definizioni personalizzate, Explore, Advertising, attribuzione, privacy e Consent Mode.

Statistica, EDA e machine learningAdvanced Analytics e Machine Learning includono basi statistiche, analisi esplorativa, valutazione, regressione, classificazione e diversi algoritmi.

AI generativa e prompt engineeringI moduli affrontano fondamenti di AI, strumenti principali, tecniche di prompting, ChatGPT e applicazioni alla data science e al lavoro quotidiano.

Comunicazione e orientamento professionaleIl catalogo comprende contenuti su ricerca del lavoro, LinkedIn, personal branding, networking e public speaking.

PER CHI È

Principianti o persone in riqualificazione professionale che desiderano comprendere il lavoro con i dati attraverso esercitazioni e progetti pratici, senza limitarsi alla sola teo…

Adatto a chi vuole costruire una base ampia nell’area dei dati, partendo da strumenti operativi come Excel e SQL per arrivare a Python, visualizzazione, machine learning e strumenti di AI.

Professionisti che possono applicare Google Analytics 4, Looker Studio, Tableau ed Excel alla lettura delle performance, alla reportistica e al supporto alle decisioni.

Interessante per chi lavora già in marketing, comunicazione, e-commerce o gestione aziendale e vuole analizzare dati digitali e costruire report più solidi.

Studenti, neolaureati o lavoratori che intendono sviluppare competenze iniziali in Python, SQL, NumPy, Pandas, statistica e machine learning.

Può essere valutato da chi vuole avvicinarsi alla programmazione e all’analisi quantitativa con un percorso progressivo.

Chi possiede già competenze avanzate dovrebbe verificare in dettaglio la profondità dei moduli e confrontarla con i requisiti delle posizioni professionali di interesse.

Meno indicato come unica preparazione per ruoli altamente specialistici di ricerca, ingegneria dei dati o sviluppo avanzato di sistemi di intelligenza artificiale.

PREREQUISITI

Il catalogo non indica prerequisiti formali obbligatori.

È comunque consigliabile chiedere al programma il livello di partenza atteso e verificare la presenza di moduli introduttivi adeguati.

Competenze digitali di base e familiarità con l’uso del computer.

Si tratta di una raccomandazione editoriale: aiutano a concentrarsi sui concetti di dati, programmazione e analisi invece di affrontare contemporaneamente le operazioni informatiche elementari.

Disponibilità a esercitarsi con fogli di calcolo, query, codice e dataset.

Il percorso è descritto come pratico e include progetti corretti; per trarne beneficio è opportuno prevedere attività applicative oltre alla visione delle lezioni.

Interesse per matematica di base, ragionamento logico e interpretazione dei risultati.

Non è presentato come requisito formale, ma può rendere più agevole affrontare statistica, analisi esplorativa e machine learning.

Un obiettivo professionale preliminare, anche ancora da definire.

Decidere se puntare su data analysis, marketing analytics, reporting o un approfondimento verso data science aiuta a dare priorità ai moduli e ai progetti.

RISULTATI PRATICI

Saper usare Excel e le sue funzioni, incluse tecniche avanzate di gestione, visualizzazione e analisi dei dati.

Costruire fogli di calcolo, analisi, tabelle pivot e grafici per organizzare e interpretare dati in contesti operativi.

Acquisire una base operativa di SQL, comprese relazioni tra tabelle, join, aggregazioni e best practice.

Interrogare database e lavorare con dataset reali per filtrare, aggregare, collegare e ottimizzare le analisi.

Sviluppare competenze introduttive in Python, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e Plotly.

Analizzare dataset con codice e librerie dedicate, documentando passaggi, trasformazioni e risultati.

Imparare principi e strumenti di data visualization con Tableau, Looker Studio, Excel e Power BI, secondo quanto indicato nel programma.

Presentare KPI, trend e risultati a interlocutori tecnici e non tecnici attraverso report e dashboard.

Comprendere gli elementi principali di Google Analytics 4, inclusi eventi, audience, key event, Explore, attribuzione e aspetti di privacy.

Misurare comportamenti e risultati di siti o canali digitali e costruire letture orientate alle decisioni.

Acquisire basi di statistica, EDA, preparazione e valutazione dei modelli, regressione, KNN, alberi decisionali, random forest e altri algoritmi previsti dal programma.

Impostare un’analisi esplorativa, preparare dati e confrontare modelli introduttivi in casi di machine learning.

Sviluppare una comprensione operativa di AI, prompt engineering e di diversi strumenti, mantenendo attenzione a rischi, etica e responsabilità.

Usare strumenti di AI generativa per supportare ideazione, analisi, scrittura, coding e attività quotidiane, verificandone limiti e risultati.

Rafforzare, oltre alle competenze tecniche, elementi di personal branding, networking, public speaking e ricerca del lavoro.

Raccontare il proprio percorso e presentare progetti durante candidature e colloqui.

PERCORSI PROFESSIONALI

Data analyst junior o business data analyst junior

Analisi, pulizia e aggregazione di dati aziendali; produzione di report, dashboard e insight a supporto delle decisioni.

Marketing analyst, digital analyst o web analyst junior

Creazione di dashboard e lettura di KPI con Excel, Tableau, Looker Studio e Google Analytics 4, anche in contesti di marketing digitale ed e-commerce.

Junior data scientist o junior machine learning analyst, da intendere come possibile direzione da approfondire

Esplorazione dei dataset, preparazione delle variabili, addestramento e valutazione di modelli introduttivi di machine learning.

Junior reporting specialist o data specialist

Uso di Python, SQL e librerie per la manipolazione e visualizzazione dei dati in attività operative o di supporto a team analytics.

Professionista di area business o analytics con competenze di AI applicata

Applicazione consapevole di strumenti di AI generativa e tecniche di prompt engineering a ricerca, analisi, documentazione e produttività.

STRUTTURA DISPONIBILE

01Prima di Iniziare

02Il metodo di studio

03AI e Prompt Engineering

04Introduzione al Corso

05Fondamenti di intelligenza artificiale

06I principali tool AI

07Tool AI per la creazione di immagini

08Tool AI per la creazione di video

09Altri strumenti AI

10Tecniche di prompt engineering

11Impostazioni avanzate di ChatGPT

12[Simulatore AI] - Esercizio - Prompt efficaci

PROPOSTA DI STUDIO MODIFICABILE

Dal programma alla settimana.

La sequenza è una proposta organizzativa: adattala al tuo tempo e ai tuoi prerequisiti.

Settimana 1
Definire l’obiettivo professionale, familiarizzare con il metodo di studio e completare i contenuti introduttivi su dati e AI.
Avere una mappa delle competenze da sviluppare e delle figure professionali da confrontare con gli annunci di lavoro.
Settimana 2
Consolidare Excel ed Excel Advanced attraverso formule, tabelle pivot, grafici e un piccolo dataset personale.
Produrre un’analisi descrittiva in foglio di calcolo e annotare le scelte metodologiche.
Settimana 3
Studiare SQL e applicarlo a dataset con filtri, aggregazioni, join e interrogazioni progressive.
Saper rispondere a domande operative sui dati e spiegare come è stata costruita una query.
Settimana 4
Affrontare Python, Jupyter Notebook, NumPy e Pandas alternando teoria, esercizi e riscrittura ordinata del codice.
Creare un notebook riproducibile con importazione, pulizia e trasformazione di un dataset.
Settimana 5
Studiare visualizzazione, Tableau, Looker Studio e Google Analytics 4 scegliendo un caso d’uso coerente.
Costruire una dashboard o un report con KPI, grafici motivati e una breve interpretazione dei risultati.
Settimana 6
Passare a statistica, EDA, preparazione e valutazione dei modelli, senza saltare il controllo della qualità dei dati.
Confrontare un modello introduttivo, descriverne i limiti e distinguere risultato predittivo da insight descrittivo.
Settimana 7
Approfondire machine learning, AI applicata e prompt engineering in funzione del progetto scelto.
Documentare un flusso di lavoro che mostri sia competenze tecniche sia capacità di verifica critica degli output degli strumenti AI.
Settimana 8
Riorganizzare i progetti, preparare una presentazione breve e lavorare su LinkedIn, networking e candidatura.
Disporre di materiali da discutere in colloquio e di domande più precise da rivolgere al programma o ai potenziali datori di lavoro.

DOMANDE UTILI

Prima di scegliere.

Che cosa si studia nel Master in Data Science, Analytics e AI?

Il catalogo lo presenta come un programma pratico e ampio che comprende Excel, SQL, Python, NumPy, manipolazione e visualizzazione dei dati, Tableau, Looker Studio, Google Analytics 4, Advanced Analytics, machine learning e strumenti di AI. Il piano comprende anche contenuti su personal branding, networking, public speaking e ricerca del lavoro.

Servono competenze precedenti in programmazione o statistica?

Non sono indicati nel catalogo prerequisiti formali obbligatori. Come preparazione consigliata, è utile avere familiarità di base con il computer, una disponibilità regolare allo studio e un interesse per dati e ragionamento quantitativo. Chi parte da zero dovrebbe verificare se le lezioni introduttive sono sufficienti per il proprio livello.

È compatibile con un lavoro?

Sì. Il programma è descritto come flessibile e senza orari imposti, con contenuti on-demand. Sono previste anche sessioni Q&A live, ma il catalogo fornito non specifica calendario, frequenza o modalità di partecipazione: questi aspetti vanno verificati prima dell’acquisto.

Quanto dura il percorso?

Il catalogo riporta 753 lezioni complessive, ma non fornisce una durata totale affidabile: il campo relativo alla durata è valorizzato a zero e la copertura della durata non è disponibile. È quindi preferibile non basare la scelta su una stima rigida delle ore.

Ci sono esercitazioni e correzioni?

Sono previsti progetti reali corretti da professionisti del settore e feedback personalizzati, con possibilità di confronto per chiarire dubbi e approfondire i suggerimenti. Prima di iscriversi conviene chiedere quanti progetti siano inclusi, quali consegne prevedano e come venga restituito il feedback.

In quale lingua è il Master?

Il corso è in italiano. La disponibilità di eventuali materiali o strumenti esterni in altre lingue non è specificata e può dipendere dalle risorse utilizzate nei singoli moduli.

Il titolo ha valore universitario o è una certificazione?

Il catalogo indica che, per gli studenti con laurea, il titolo può essere riconosciuto in un percorso universitario in collaborazione con Unimarconi. Non è corretto interpretare questa informazione come un accreditamento automatico o come una laurea: occorre verificare condizioni, procedura, soggetti coinvolti e valore del riconoscimento direttamente con il programma.

Il Master garantisce un lavoro nel settore dei dati?

Può offrire una base per candidarsi a posizioni junior di data analysis, reporting, marketing analytics o per proseguire verso data science e machine learning. Non garantisce occupazione: il risultato dipende anche da portfolio, colloquio, esperienza, mercato e requisiti dell’azienda.

IL PASSO SUCCESSIVO

Confronta il programma completo.

Se stai confrontando più percorsi, usa questa guida come checklist: chiarisci il tuo obiettivo professionale, confronta i moduli con gli annunci di lavoro e chiedi informazioni precise su pratica, feedback, supporto e riconoscimento del titolo prima di scegliere.

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