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Master in Alto Apprendistato Analytics and Business Intelligence


Attraverso l’Alto Apprendistato si vuole favorire l’ingresso dei giovani nel mercato del lavoro, offrendo la possibilità di conseguire un titolo di studio altamente qualificante e costruito sulle esigenze delle imprese per valorizzare il capitale umano.

In particolare, l'obiettivo del Master "Analytics and Business Intelligence", organizzato in collaborazione con il consorzio CEFRIEL, è quello di fornire alle aziende gli strumenti necessari per interpretare ed utilizzare i Big Data, ossia tutte le informazioni strutturate e destrutturate, per incrementare il proprio vantaggio competitivo.

Verranno affrontate le tecniche di analisi dei dati, specialmente quelle basate sul data mining, che consentono l’estrazione automatica di conoscenza da grandi quantità di dati in modo interativo e adattativo, permettendo di costruire progressivamente modelli astratti che consentano di rappresentare correlazioni e dipendenze di varia natura presenti nei dati.

CONTATTI

Daniela Rizzo, Funded Projects Manager, Corporate Education
Tel:+39 02 2399 9193, E-mail: rizzo@mip.polimi.it

Il Master è riservato ai candidati di età non superiore ai 29 anni, con residenza o domicilio in Lombardia, che stipuleranno un "contratto di apprendistato di alta formazione e ricerca" (art. 5 del DLGS 167/2011) contestualmente alla partenza delle attività d'aula.

Sarà ammesso un numero limitato di partecipanti.

Il Master in Alto Apprendistato sarà completamente finanziato (a costo zero per le imprese) attraverso Bando di Regione Lombardia per la «Sperimentazione di master e dottorati di ricerca rivolti ad apprendisti assunti ai sensi dell’art. 5 del d.lgs. 167/2011 o dell’art. 50 del d.lgs. 276/03»

L’aliquota contributiva per i contratti di apprendistato è pari al 11,61% (che permane per l’anno successivo alla trasformazione del rapporto)

 

Possibilità fino al 28-02-2015 di usufruire del contributo FIXO fino a 6.000 € destinato alle aziende che assumono apprendisti a tempo pieno.

La formazione in aula si compone di 400 ore di lezioni frontali, testimonianze aziendali e esercitazioni pratiche.

Oltre alla formazione in aula sono previsti due project work mappati sulla attività lavorativa, che daranno la possibilità agli apprendisti di approfondire in modo pratico gli argomenti trattati in aula. Il secondo project work costituirà l'esame finale che l’apprendista discuterà davanti alla commissione di Master.

Il calendario didattico è organizzato sui 24 mesi di durata del contratto con presenza mensile degli apprendisti in aula di 2/3 giorni al mese.

Alla fine del percorso l'apprendista conseguirà il titolo di Master Universitario del Politecnico di Milano con l’acquisizione di 60 CFU (Crediti Formativi Universitari).

Il Master si compone di tre aree:

  • Basic
  • More Than Technology: business & personal skills
  • Core: Technology
  • Strategy and Marketing
  • Accounting and Finance
  • Management: Supply Chain and HR
  • IS Architecture (structure of an Enterprise IS, building blocks, business processes and the IS, the ERP, information flows, concepts of business continuity)
  • Mobile Technologies
  • DBMS – DWH (Methods, architectures and tools of the traditional structured data processing approaches)
  • Enabling Infrastructure (the baseline of an IS: hardware, virtualization, networking, storage, datacenters
  • BI & Analytics: what is it, why now the VUCA world (volatile, uncertain, complex, ambiguous); Analytics as a Strategy
  • Analytics: the Big Picture, Data Visualization as a key enabler; Case Study on the impact and role of visualization
  • More than Technology: Personal Skills required to be effective: Meeting Management; Active Listening; Situational Leadership Styles; the Power of Dialogue; Contextual Intelligence
  • Creating Strong Strategies – required for effective Analytics and beyond: What is a Strategy; what are the Pressures on Making Strong Strategies; why Strategies matter now more than ever
  • Analytics 3.0: how Big Companies use Big Data; Data Types, the Data Environment;
  • Business Models: the key “differentiator”; Business Models framework, types, and building blocks; Case Studies
  • Managing with Analytics
  • Data management – Pattern Recognition
  • Exploratory Data Analysis – Data Mining
  • Visualization: Design Paradigm - Development Strategies (mobile users)
  • Online Analytical Processing: Reporting, Cockpit, Corporate Performance Mng
  • Big Data Technologies (operations) : Architectural components of a big data infrastructure - Hardware infrastructure, sizing and scaling - The Hadoop stack and design principles - Implementing and managing a big data system
  • Other data processing technologies: Semantic Web Technologies - Natural language processing - Indexing and index search 
  • Raccolta delle iscrizioni entro il 17 Aprile 2015
  • Stesura e firma del contratto tra apprendista e azienda il primo giorno o qualche giorno prima dell’avvio dell’aula
  • Inizio attività in aula Giugno 2015