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Introduzione al Deep Learning con Keras
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 139 revisioni
Inizia a creare modelli di deep learning con Keras.
Intelligenza artificiale
Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
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Inizia a creare modelli di deep learning con Keras.
Intelligenza artificiale
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Con Python e NumPy, impara i concetti finanziari più importanti.
Finanza applicata
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Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Data Visualization
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Scopri larchitettura MLOps, le tecniche CI/CD/CM/CT e i modelli di automazione per implementare sistemi ML in grado di fornire valore nel tempo.
Machine Learning
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Crea flussi cloud affidabili con Power Automate: trigger, diramazioni, approvazioni, gestione degli errori e passaggio in produzione.
Intelligenza artificiale
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Intelligenza artificiale
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Impara potenti competenze da riga di comando per scaricare, elaborare e trasformare dati, inclusa la pipeline di Machine Learning.
Data manipulation
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Scopri come funzionano i container in Azure, inclusi registri, ACI, nozioni di base su AKS, ridimensionamento, monitoraggio e risoluzione dei problemi.
Cloud
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Crea team AI che collaborano, automatizzano i flussi di lavoro e generano contenuti con CrewAI.
Intelligenza artificiale
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Scopri i diversi tipi di modellazione dei dati, inclusa quella predittiva, e impara a eseguire regressioni lineari e valutare i modelli con Tidyverse.
Probabilità e Statistica
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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
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Impara a creare, proteggere e gestire le API con Azure API Management attraverso esercitazioni pratiche.
Cloud
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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Intelligenza artificiale
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Porta le tue abilità di reporting a un livello superiore con le funzioni statistiche integrate di Tableau.
Probabilità e Statistica
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Impara a creare agenti intelligenti che ragionano, agiscono e risolvono problemi del mondo reale usando Python.
Intelligenza artificiale
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Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con Python usando i dati di una libreria e creando consigli sui film.
Machine Learning
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Impara i tipi di dati e le funzioni di Snowflake per gestire testo, numeri e date mentre crei funzioni personalizzate e tabelle pivot.
Data manipulation
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
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I clienti sono entusiasti dei tuoi prodotti o il tuo servizio lascia a desiderare? Scopri come fare unanalisi completa del sentiment.
Machine Learning
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Migliora le tue abilità nella scienza delle decisioni creando strutture basate sui dati e mettendo in atto soluzioni efficaci.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Crea workflow di marketing in n8n con agenti AI. Automatizza strategia di campagna, ottimizzazione delle conversioni e generazione di lead da zero.
Intelligenza artificiale
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Sfrutta la potenza di Python e PuLP per ottimizzare le catene di approvvigionamento.
Analisi esplorativa dei dati
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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
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Scopri la differenza tra elaborazione in batch e streaming, come far crescere i sistemi di streaming e le applicazioni nel mondo reale.
Data Engineering
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Impara i concetti finanziari chiave come investimento di capitale, WACC e valore per gli azionisti.
Finanza applicata
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Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per lapprendimento automatico.
Machine Learning
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Scopri come archiviare, proteggere, scalare ed elaborare i dati in Azure usando Blob Storage, Cosmos DB, code e servizi basati sugli eventi.
Cloud
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Crea sistemi multimodali usando i modelli di testo e audio di OpenAI, compreso un chatbot per lassistenza clienti end-to-end!
Intelligenza artificiale
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Collega Java a PostgreSQL con JDBC. Scrivi query sicure, gestisci le transazioni e gestisci grandi set di dati in modo efficiente.
Sviluppo di software
La data science è un'area di competenza incentrata sull’estrazione di informazioni dai dati. Utilizzando competenze di programmazione, metodi scientifici, algoritmi e altro, i data scientist analizzano i dati per ottenere informazioni fruibili.
Dovrai imparare un linguaggio di programmazione come Python o R e padroneggiare i principi di matematica e statistica. Conoscere i metodi di analisi dei dati e gli strumenti di data science è altrettanto essenziale. Ci sono molti modi per apprendere la data science: oltre ai percorsi tradizionali, come una laurea o studi universitari, esistono numerose risorse per imparare al tuo ritmo. Oltre ai corsi e tutorial online, ci sono libri, video e altro ancora.
Oltre alla conoscenza di matematica e statistica, i data scientist devono avere competenze di programmazione in linguaggi come Python, R e SQL. Inoltre, la data science richiede la capacità di lavorare con grandi set di dati, la conoscenza della visualizzazione dei dati, del data wrangling e della gestione dei database. Anche competenze in machine learning e deep learning possono essere utili.
A livello professionale, quasi tutti i settori possono sfruttare la data science in una certa misura. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per individuare e curare le malattie, mentre le aziende finanziarie la impiegano per rilevare e prevenire le frodi. Molti settori la applicano anche al marketing, ad esempio per creare sistemi di raccomandazione e analizzare il tasso di abbandono dei clienti.
Sì, la data science è tra i settori a più rapida crescita negli Stati Uniti e nel mondo. È anche una delle carriere più remunerative. Secondo i dati di Payscale, i data scientist esperti guadagnano in media 97.609 $ e hanno un punteggio di soddisfazione di quattro stelle su cinque negli USA.
Ci sono alcuni aspetti da considerare. Innanzitutto, entrare in un corso di laurea in data science può essere competitivo, spesso richiedendo voti molto alti. Allo stesso modo, molte delle competenze richieste richiedono studio e pazienza. Padroneggiare tutte le basi necessarie può richiedere diversi mesi, oltre a molta esperienza pratica per ottenere un ruolo entry-level.
Sì, è necessaria una certa esperienza in linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Java e C/C++. Tuttavia, grazie alla sua sintassi relativamente semplice, Python è spesso la scelta preferita dai principianti.
Per chi non ha esperienze pregresse di programmazione o un background matematico, servono in genere dai 7 ai 12 mesi di studio intensivo per raggiungere il livello di un data scientist entry-level. Tuttavia, è importante ricordare che apprendere solo le basi teoriche della data science potrebbe non bastare per diventare un vero data scientist.
Una volta padroneggiate le basi della data science, puoi specializzarti in differenti aree come machine learning, intelligenza artificiale, big data, business analytics, data mining e altro.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.