Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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Applica il machine learning al marketing con Python: valore del cliente nel tempo, previsione dell’abbandono e segmentazione.

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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

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Impara a usare Amazon Bedrock per accedere ai modelli di intelligenza artificiale di base e creare con lAI, senza dover gestire infrastrutture complicate.

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In questo corso imparerai le tecniche per fare inferenze statistiche sui dati numerici.

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Impara a scrivere query ricorsive e a interrogare strutture dati gerarchiche.

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Crea flussi di lavoro con agenti AI che possono pianificare, cercare, ricordare e collaborare usando LlamaIndex.

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Impara le basi per valutare le azioni.

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Prendi e guarda i dati di Twitter, fai analisi del sentiment e della rete e mappa la posizione geografica dei tuoi tweet.

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Aggiungi i modelli logistico e di Poisson al tuo set di strumenti di regressione e impara a usarli, capirli e verificarli, oltre che a fare previsioni.

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Automatizza la manipolazione dei dati con KNIME, padroneggiando unione, aggregazione, flussi di lavoro database e gestione avanzata dei file.

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Scaling with Google Cloud Operations

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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

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Impara a costruire pipeline che durino nel tempo.

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In questo corso imparerai a usare e presentare modelli di regressione logistica per fare previsioni.

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Preparati a classificare! In questo corso lavorerai con dati non numerici, come titoli di lavoro o risposte a sondaggi, usando il panorama Tidyverse.

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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.

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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.

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I GAM modellano le relazioni nei dati come funzioni non lineari altamente adattabili a diversi tipi di problemi di Data Science.

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Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.

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Nellecommerce, aumentare le vendite e ridurre i costi è fondamentale. Analizza i dati di unazienda online di forniture per animali domestici con Power BI.

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Scopri cosa sono i MLOps, inclusi gli strumenti e le pratiche che servono per automatizzare e scalare le app di machine learning.

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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

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Semplifica i tuoi progetti di intelligenza artificiale creando modelli modulari e imparando a usare lottimizzazione avanzata con PyTorch Lightning!

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Preparati per il tuo prossimo colloquio di statistica ripassando concetti come probabilità condizionate, test A/B, compromesso bias-varianza e altro ancora.

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Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.

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Analizza i grafici delle serie temporali, usa i grafici bipartiti e impara a risolvere problemi complessi nellanalisi delle reti.

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Usa la modellazione statistica in un contesto reale con la regressione logistica e gli alberi decisionali per modellare il rischio di credito.

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Impara come fare trasformazioni avanzate con dplyr e come mettere il codice dplyr e ggplot2 nelle funzioni.

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Impara ad analizzare e visualizzare dati di rete con il pacchetto igraph e creare grafici di rete interattivi con threejs.

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Ottimizza i processi aziendali con la simulazione a eventi discreti. Impara a creare gemelli digitali con SimPy, pacchetto Python.