Module 1: Identifying Basic Concepts of Data Schemas

• Identify Relational and Non-Relational Databases
• Understand the Way We Use Tables, Primary Keys and Normalization

Module 2: Understanding Different Data Systems

• Describe Types of Data Processing and Storage Systems
• Explain How Data Changes

Module 3: Understanding Types and Characteristics of Data

• Understand Types of Data
• Break Down the Field Data Types

Module 4: Comparing and Contrasting Different Data Structures, Formats and Markup Languages

• Differentiate Between Structured Data and Unstructured Data
• Recognize Different File Formats
• Understand the Different Code Languages Used for Data

Module 5: Explaining Data Integration and Collection Methods

• Understand the Process of Extracting, Transforming, and Loading Data
• Explain API/Web Scraping and Other Collection Methods
• Collect and Use Public and Publicly Available Data
• Use and Collect Survey Data

Module 6: Identifying Common Reasons for Cleansing and Profiling Data

• Learn to Profile Data
• Address Reduntant, Duplicated, and Unnecessary Data
• Work with Missing Values
• Address Invalid Data
• Convert Data to Meet Specifications

Module 7 : Executing Different Data Manipulation Techiques

• Manipulate Field Data and Create Variables
• Transpose and Append Data
• Query Data

Module 8: Explaining Common Techniques for Data Manipulation and Optimization

• Use Functions to Manipulate Data
• Use Common Techniques for Query Optimization

Module 9: Applying Descriptive Statistical Methods

• Use Measures of Central Tendency
• Use Measures of Dispersion
• Use Frequency and Percentages

Module 10: Describing Key Analysis Techniques

• Get Started with Analysis
• Recognize Types of analysis

Module 11: Understanding the Use of Different Statistical Methods

• Understand the Importance of Statistical Tests
• Break Down the Hypothesis Test
• Understand Tests and Methods to Determine Relationships Between Variables

Module 12: Using the Appropriate Type of Visualization

• Use Basic Visuals
• Build Advanced Visuals
• Build Maps with Geographical Data
• Use Visuals to Tell a Story

Module 13: Expressing Business Requirements in a Report Format

• Consider Audience Needs When Developing a Report
• Describe Data Source Considerations for Reporting
• Describe Considerations for Delivering Reports Dashboards
• Develop Reports or Dashboards
• Understand Ways to Sort and Filter Data

Module 14: Designing Components for Reports and Dashboards

• Choose Design Elements for Reports/Dashboards
• Utilize Standart Elements for Reports/Dashboards
• Create a Narrative and Other Written Elements
• Understand Deployment Considerations

Module 15: Distinguishing Different Report Types

• Understand How Updates and Timing Affect Reporting
• Differentiate Between Types of Reports

Module 16: Summarizing the Importance of Data Governance

• Define Data Governance
• Understand Access Requirements and Policies
• Understand Security Requirements
• Understand Entity Relationship Requirements

Module 17: Applying Quality Control to Data

• Describe Characteristics, Rules, and Metrics of Data Quality
• Identify Reasons to Quality to Quality Check Data and Methods of Data Validation

Module 18: Explaining Master Data Management Concepts

• Explain the Basics Master Data Management
• Describe Master Data Management Processes

Per frequentare con successo il corso CompTIA – Data+ bisognerebbe avere i seguenti prerequisiti:

• esperienza di lavoro nella business intelligence o come report/analista di dati;
• conoscenza pratica di Microsoft Excel;
• conoscenza dei calcoli matematici di base;
• sapere come costruire funzioni di base come Somma, Media e Conteggio;
• capire le basi dell’ordinamento e del filtraggio delle serie di dati in Excel o in un programma di fogli di calcolo simile;
• conoscenza pratica su come costruire tabelle pivot di base;
• comprensione dei database e della loro progettazione;
• conoscenza di base su come costruire semplici grafici con l’uso dei dati.

Al completamento del corso i partecipanti saranno in grado di:

• identificare i concetti di base degli schemi di dati;
• capire i diversi sistemi di dati;
• capire i tipi e le caratteristiche dei dati;
• confrontare e contrastare diverse strutture di dati, formati e linguaggi di markup;
• spiegare l’integrazione dei dati e i metodi di raccolta;
• identificare le ragioni comuni per la pulizia e il profiling dei dati;
• eseguire diverse tecniche di manipolazione dei dati;
• spiegare le tecniche comuni per la manipolazione e l’ottimizzazione dei dati;
• applicare metodi statistici descrittivi;
• descrivere le principali tecniche di analisi;
• comprendere l’uso di diversi metodi statistici;
• utilizzare il tipo appropriato di visualizzazione;
• esprimere i requisiti di business in un formato di report;
• progettare componenti per report e dashboard;
• distinguere i diversi tipi di report;
• riassumere l’importanza della governance dei dati;
• applicare il controllo di qualità ai dati;
• spiegare i concetti di gestione dei dati master;
• identificare i comuni strumenti di analisi dei dati.

Il corso CompTIA – Data+ include:

• • un CertMaster Practice, che aiuta a prepararsi all’esame di certificazione. Il practice test è valido per i 12 mesi successivi all’acquisto del corso ed è disponibile anche sui dispositivi mobili Android ed iPhone;
  • e-book ufficiale CompTIA Study Guide, valido per 12 mesi dalla data di acquisto;
    
  • un attestato di partecipazione, inviato una settimana dopo il termine del corso.