Il corso approfondisce l’intero ciclo di vita del dato in contesti industriali e distribuiti: dalla raccolta tramite dispositivi IoT, alla protezione attraverso tecniche di anonimizzazione, fino all’analisi dei dati per estrarne valore e supportare processi decisionali. Il focus è tecnico e operativo, con esempi e applicazioni reali, e mira a fornire competenze solide per gestire dati di campo in modo efficace, sicuro e orientato all’utilizzo pratico, senza addentrarsi negli aspetti normativi o di cybersecurity. Il corso ha una forte componente di customizzazione sulle esigenze del cliente.
CONTENUTI
- Architettura e tecnologie per la raccolta dati da oggetti e sistemi IoT.
- Data ingestion: protocolli, buffering, edge computing, gestione del dato grezzo.
- Qualità e integrità del dato: controlli e strategie.
- Tecniche di anonimizzazione e pseudonimizzazione dei dati: metodi, scenari, limiti.
- Data protection by design: minimizzazione, separazione, astrazione.
- Data lakes e pipeline di trasformazione per l’analisi.
- Tecniche base e avanzate di analisi dati: descrittiva, predittiva, clustering, pattern recognition.
- Casi d’uso: monitoraggio, manutenzione predittiva, ottimizzazione di processo.
OBIETTIVI
- Comprendere come progettare e implementare un sistema efficiente di raccolta dati da dispositivi connessi.
- Acquisire familiarità con le principali tecniche di anonimizzazione utili per proteggere il dato senza comprometterne l’usabilità.
- Imparare a preparare e analizzare dataset industriali in modo coerente e scalabile.
- Sviluppare una visione integrata del dato, dalla sorgente all’insight.
LEARNING OUTCOMES
- Capacità di impostare architetture di data collection robuste e flessibili.
- Conoscenza operativa delle principali tecniche di anonimizzazione e della loro applicabilità.
- Abilità nell’impostare flussi di analisi dati su dataset raccolti da sistemi eterogenei.
- Consapevolezza del valore strategico del dato trattato correttamente lungo tutto il suo ciclo di vita.
PRE-REQUISITI
Per usufruire del corso è necessario possedere conoscenze di base dei sistemi IoT in ambito industriale.