Ricerche e Analisi Dati con l'AI - Modalità a distanza (FAD)
Durata: 8 ore
Calendario: 5 e 19 maggio 2026
Orario: 09.00/13.00
Sede: FAD - Formazione a distanza
Costo: gratuito - finanziato da Ebiter Milano - Ente bilaterale per lo sviluppo dell'occupazione delle professionalità e della tutela sociale nel settore Terziario della Provincia di Milano
Partecipanti: max 15 persone - Dipendenti di aziende associate Asseprim di Milano e provincia in regola con i contributi Ebiter.
Aspetti tecnici:
Ricerche e Analisi Dati con l'AI
Docente
Davide Giansoldati
Contenuti
Modulo 1 — Le basi della ricerca con l’AI
Obiettivo: acquisire un metodo chiaro per formulare ricerche efficaci e verificabili usando l’AI.
Contenuti
- Come ragiona un modello di AI durante una ricerca: limiti, bias, vantaggi.
- Prompt per ricerche semplici, complesse e multi-step.
- Verifica delle fonti: come validare ciò che l’AI restituisce.
- Web search vs. modelli chiusi: quando usare cosa.
- Errori tipici da evitare (allucinazioni, chiavi vaghe, domande troppo ampie).
Esercitazione pratica
● Scrivere e migliorare una ricerca complessa con 3 iterazioni guidate
Modulo 2 — Raccolta e organizzazione dei dati
Obiettivo: imparare a estrarre, pulire e strutturare dati usando l’AI come assistente.
Contenuti
- Classificazione, categorizzazione e tagging automatico.
- Estrazione di dati da testi lunghi (documenti, PDF, report).
- Creazione di tabelle, dataset, checklist e mappe concettuali.
- Come chiedere all’AI di diventare un "Data Cleaner".
- Formati: CSV, JSON, tabelle strutturate, bullet intelligenti.
Esercitazione pratica (15 min)
- Trasformare un testo non strutturato in un dataset pronto per l'analisi.
Modulo 3 — Analisi dati con l’AI
Obiettivo: utilizzare l’AI per analisi descrittive, comparative, qualitative e quantitative.
Contenuti
- Analisi descrittiva: riassunti, clustering, pattern, anomalie.
- Analisi comparativa: confronti, matrici decisionali, pro e contro.
- Analisi qualitativa: sentiment analysis, keyword extraction, topic modeling.
- Analisi quantitativa: interpretazione di dataset, calcoli, metriche.
- Come usare l’AI per simulazioni, scenari e previsioni ragionate.
Esercitazione pratica
● Analizzare un piccolo dataset e generare insight in linguaggio naturale.
Modulo 4 — Trasformare i risultati in decisioni e contenuti
Obiettivo: convertire analisi e ricerche in output strategici utili per business, marketing o formazione.
Contenuti
- Creare report automatici a partire dai dati.
- Generare presentazioni, executive summary, mappe mentali, storyboard.
- Tecniche per argomentare decisioni con supporto dell’AI.
- Come costruire “prompt-dashboard” per analisi ricorrenti.
- Come trasformare l’AI in un consulente strutturato, non solo in un assistente.
Esercitazione pratica
● Dal dataset → al report manageriale: creazione di un output finale pronto all’uso.
Risultati attesi
Alla fine del corso i partecipanti sapranno:
- formulare ricerche complesse con l’AI in modo efficace e verificabile
- estrarre, pulire e organizzare dati da qualsiasi testo o documento
- eseguire analisi qualitative e quantitative anche senza competenze statistiche avanzate
- trasformare i risultati in report, presentazioni e decisi






