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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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776 Corsi

Corso

Visualizzazione dei dati intermedia con Seaborn

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 500 revisioni

Crea facilmente visualizzazioni belle e informative con gli strumenti avanzati di Seaborn.

Data Visualization

4 ore

Corso

Sviluppare applicazioni su AWS

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 40 revisioni

Crea app cloud su AWS con API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge e Kinesis. Padroneggia i pattern serverless e event-driven per l’esame DVA-C02.

Cloud

3 ore

Corso

Introduction to AWS Boto in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 248 revisioni

Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.

Cloud

4 ore

Corso

Creare applicazioni web con Shiny in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 232 revisioni

Crea web app interattive con Shiny in R: esplora i dati del tuo team tramite dashboard e visualizzazioni.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Importare dati in Java

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 139 revisioni

Impara a importare, gestire e trasformare i dati in Java usando la libreria Tablesaw. Lavora con file CSV, strutture tabellari e formati JSON complessi.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Introduzione alla Generative AI in Snowflake

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 393 revisioni

Impara a creare applicazioni AI con le funzioni LLM integrate di Snowflake Cortex per analisi del testo, generazione e workflow multi-step.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Introduzione a Bioconductor in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 138 revisioni

Impara a usare i pacchetti Bioconductor essenziali per la bioinformatica usando dati su virus, funghi, esseri umani e piante!

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Introduzione all'ottimizzazione in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 232 revisioni

Impara a risolvere problemi di ottimizzazione reali con SciPy e PuLP in Python, dalle basi all’ottimizzazione vincolata e complessa.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Introduzione a MongoDB in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 413 revisioni

Impara a gestire e analizzare dati strutturati in modo flessibile con MongoDB.

Data Engineering

3 ore

Corso

Calculations in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 244 revisioni

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

Data manipulation

2 ore

Corso

Pulizia dei dati in Java

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 135 revisioni

Pulisci i dati master in Java usando metodi statistici, trasformazioni e convalida per app affidabili.

Importazione e pulizia dei dati

4 ore

Corso

Snowflake CoCo Essentials

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 21 revisioni

Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Simulazioni Monte Carlo in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 187 revisioni

Impara a progettare e fare le tue simulazioni Monte Carlo usando Python!

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Introduzione alle app di AI in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 224 revisioni

Crea app interattive con lintelligenza artificiale in Sigma usando input degli utenti, azioni e interfacce super curate, senza bisogno di programmare.

Reporting

2 ore

Corso

Analisi delle serie temporali in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 310 revisioni

Impara ad analizzare i dati nel tempo con questo corso pratico sull’analisi delle serie temporali in Power BI. Usa dataset reali e Pratica tecniche comuni.

Data Visualization

5 ore

Corso

Fondamenti di PySpark

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 653 revisioni

Impara a usare la gestione distribuita dei dati e lapprendimento automatico in Spark con il pacchetto PySpark.

Data Engineering

4 ore

Corso

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 37 revisioni

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Graph RAG con LangChain e Neo4j

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 134 revisioni

Crea sistemi RAG più accurati e affidabili con Graph RAG e hybrid RAG.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Analisi dei dati bayesiana in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 285 revisioni

Scopri tutti i vantaggi dellanalisi bayesiana dei dati e usala in un sacco di casi reali!

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Data Modeling in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 167 revisioni

Smetti di riscrivere sempre gli stessi join e calcoli e passa a unanalisi ben gestita e scalabile usando i modelli di dati Sigma.

Reporting

2 ore

Corso

Google: Agent Fundamentals

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 146 revisioni

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Cloud

1 ora

Corso

Qualificazione e punteggio dei lead con Claude

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 40 revisioni

Hai davanti i lead in entrata e non sai da dove iniziare? Assegna un punteggio ai lead e crea con Claude Cowork una shortlist prioritaria di qualità.

Intelligenza artificiale

15 min

Corso

Pensiero statistico in Python (Parte 2)

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 289 revisioni

Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.

Probabilità e Statistica

4 ore

FAQs

Che cos'è la data science?

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.

Come posso imparare Data Science?

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.

Quali competenze sono necessarie per la data science?

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 cosa serve la data science?

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.

La data science è una carriera con buone opportunità professionali?

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.

È difficile diventare un Data Scientist?

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.

La data science richiede competenze di programmazione?

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.

Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?

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.

Quali argomenti posso studiare nell'ambito della data science?

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.

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