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Vega Training opera nell’ecosistema CompTIA Academic Partner con percorsi orientati a competenze e certificazioni professionali vendor-neutral.
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Corso CompTIA DataAI
Data science, machine learning e AI · preparazione all’esame DY0-001
Costruisci un percorso data science completo: statistica, data preparation, machine learning, valutazione, MLOps, monitoring, NLP, generative AI e applicazioni specialistiche. DataAI è la denominazione corrente del percorso già noto come DataX.
Formula intensiva5 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameDY0-001
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Consigliate basi di data analytics, statistica e programmazione; Data+ o esperienza equivalente rende più efficace il percorso.
CorsoCompTIA DataAI
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Preparazione a CompTIA DataAI
Il programma è costruito intorno alle competenze richieste dall’esame DY0-001.
Consulta la certificazione CompTIACorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
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Certificazione internazionale
Il corso prepara all’esame DY0-001 per la certificazione DataAI
CompTIA DataX è una credential vendor-neutral CompTIA che valida competenze operative o avanzate su supporto IT, networking, cloud, security, server, penetration testing, cybersecurity analysis, database o data analytics secondo il percorso CompTIA associato.
DY0-001Esame ufficiale DataAI
Livello certificazioneCore/Professional secondo schema CompTIA
Blueprint / versioneBlueprint/exam guide ufficiale o catalogo vendor · DY0-001
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione DataAI, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Preparare dati e feature in modo ripetibile e adatto al problema di machine learning.
Allenare, confrontare e valutare modelli supervised e unsupervised.
Usare metriche, cross-validation, tuning ed error analysis per migliorare i risultati.
Gestire experiment tracking, versioning, deployment e monitoring con logiche MLOps.
Comprendere e applicare NLP, embeddings, LLM e altre tecniche AI specialistiche.
Valutare drift, risk, explainability e governance lungo il ciclo di vita del modello.
È il corso giusto per te se
Vuoi passare dall’analisi dei dati alla costruzione e gestione di modelli AI
- lavori con dati e vuoi entrare in machine learning e data science;
- vuoi capire training, validation, metriche e tuning;
- devi portare modelli in produzione con pratiche MLOps;
- vuoi lavorare con NLP, LLM, computer vision o recommendation;
- stai migrando dal vecchio nome DataX al corrente CompTIA DataAI DY0-001.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Data analytics e programmazione prima del machine learning
Il corso presuppone confidenza con dati, statistiche di base e programmazione. Data+ o esperienza equivalente aiuta a concentrarsi sulle parti di modeling, MLOps e AI.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione CompTIA realmente live
Competenze vendor-neutral spiegate, applicate e verificate in diretta
Il percorso è live con docente e classe. Le competenze vengono organizzate in un programma didattico, spiegate nel loro contesto professionale e applicate con attività pratiche.
Quando il corso è collegato a certificazioni o esami CompTIA, viene indicato chiaramente se la preparazione è completa, parziale, focalizzata su specifici domini o di semplice riferimento.
Spiegazione, dimostrazioni, domande e correzione degli esercizi durante il percorso.
Calendario, ritmo comune e confronto continuo con altri partecipanti.
Obiettivi e collegamenti certificativi verificati sui riferimenti ufficiali CompTIA.
Configurazione, analisi e troubleshooting collegati agli argomenti affrontati in aula.
Una delle attività pratiche previste durante il corso.
Attività pratiche Vega Training
Costruisci e valuta un ciclo data science completo
Il laboratorio segue data preparation, training, evaluation, deployment e monitoring, includendo applicazioni moderne come NLP, embeddings e generative AI.
ConfigurazioneDataset, feature engineering, model training, validation e deployment.
AnalisiMetriche, error analysis, drift, lineage e comportamento del modello.
TroubleshootingCorrezione di data quality, overfitting, performance e deployment issue.
Scenario finalePipeline completa con tracciamento, deployment, monitoring e model documentation.
Le esercitazioni trasformano gli argomenti del corso in attività operative e verificabili durante la formazione live.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Concentra il percorso in 5 giornate live consecutive o ravvicinate, mantenendo programma, pratica e preparazione certificativa.
- 5 giornate di formazione live
- progressione continua
- laboratorio pratico
- preparazione orientata agli obiettivi d’esame
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyCompTIAVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Matematica e statistica per data science
- Probability e distributions
- Descriptive e inferential statistics
- Correlation e hypothesis concepts
- Linear algebra e calculus concepts per ML
Data acquisition, preparation e feature engineering
- Data source e ingestion
- Cleaning e transformation
- Feature selection e engineering
- Train, validation e test split
Exploratory analysis e model framing
- EDA e visualization
- Problem definition
- Baseline e target metric
- Leakage e bias awareness
Supervised machine learning
- Regression
- Classification
- Tree-based model
- Performance metric e validation
Unsupervised learning
- Clustering
- Dimensionality reduction
- Anomaly detection
- Pattern discovery e evaluation
Model evaluation e optimization
- Cross-validation
- Hyperparameter tuning
- Bias-variance trade-off
- Explainability e error analysis
Machine learning lifecycle e MLOps
- Experiment tracking
- Versioning di dati e modelli
- CI/CD per ML
- Deployment e rollback
Monitoring, drift e model governance
- Data drift e concept drift
- Performance monitoring
- Model inventory e lineage
- Risk, approval e responsible AI
Natural language processing e generative AI
- Text preprocessing
- Embeddings e vector search
- LLM e generative AI concepts
- RAG e evaluation
Computer vision e specialized applications
- Image classification concepts
- Object detection concepts
- Recommendation systems
- Time series e forecasting
Data science production e communication
- API e serving
- Batch e real-time inference
- Cost e scalability
- Communication di risultati e limiti
Attività laboratoriali
- Preparare dataset e feature
- Allenare e valutare modelli
- Confrontare metriche e tuning
- Costruire un workflow MLOps
- Monitorare drift e documentare un modello
Per aziende, enti e team
DataAI per team data science e AI
Un percorso per allineare data preparation, modeling, evaluation, MLOps e governance tra data scientist, analyst e team di piattaforma.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoCompTIA.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
A chi è rivolto il corso CompTIA DataAI?
È rivolto a data scientist, ML practitioner, data analyst evoluti e professionisti che vogliono portare modelli verso la produzione.
Quali prerequisiti sono consigliati?
Sono consigliate basi di data analytics, statistica e programmazione; Data+ o esperienza equivalente costituisce una buona preparazione.
Il corso prepara all’esame DY0-001?
Sì. Il programma è costruito per coprire in modo strutturato le competenze richieste dal percorso CompTIA DataAI, con teoria, pratica e verifica progressiva.
Sono previste attività pratiche?
Sì. Prepari dataset, alleni e valuti modelli, lavori su MLOps, NLP/LLM e monitoring.
Quanto dura il corso?
5 giorni in formula intensiva.
Come si svolgono le lezioni?
Le lezioni sono live con docente e classe, con spiegazioni, dimostrazioni, domande, esercitazioni e confronto continuo sui problemi tecnici affrontati.
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