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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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776 Corsi

Corso

R per utenti SAS

  • BasicLivello di competenza
  • 4.6+
  • 32 revisioni

Scopri come usare le tue conoscenze di SAS in R e analizzare i dati con questo software gratuito e potente.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 50 revisioni

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

Cloud

8 ore 15 min

Corso

Errore e incertezza in Google Sheets

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 158 revisioni

Impara a distinguere le differenze reali dal rumore casuale e scopri gli appigli psicologici che ostacolano le decisioni razionali.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Production Machine Learning Systems

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 23 revisioni

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

Cloud

16 ore

Corso

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 32 revisioni

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

Cloud

1 ora

Corso

Analisi dei processi aziendali in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 51 revisioni

Analizza i processi aziendali in R ed estrai insight utili da grandi set di dati sugli eventi.

Reporting

4 ore

Corso

Sviluppare pacchetti R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 164 revisioni

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Gemini for Application Developers

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 21 revisioni

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Google: Manage Agent Memory and State

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 50 revisioni

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Support Vector Machines in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 107 revisioni

Questo corso ti farà conoscere le macchine a vettori di supporto (SVM) in modo facile da capire, usando immagini e grafici.

Machine Learning

4 ore

Corso

Analisi fattoriale in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 170 revisioni

Esplora le variabili nascoste, come la personalità, usando analisi fattoriali esplorative e confermative.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Casi di studio nel pensiero statistico

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 90 revisioni

Sviluppa il pensiero statistico applicando le tue competenze a dati reali per ottenere insight concreti.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Caso di studio: analisi finanziaria in KNIME

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 129 revisioni

Usa lanalisi finanziaria in KNIME con dati reali, migliorando le tue abilità nella preparazione dei dati e nel flusso di lavoro.

Finanza applicata

3 ore

Corso

Analisi delle serie temporali in PostgreSQL

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 104 revisioni

Scopri come usare PostgreSQL per gestire efficacemente l’analisi delle serie temporali e applicare queste tecniche a dati reali.

Data manipulation

4 ore

Corso

Caso di studio: Supply Chain Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 73 revisioni

Scopri il case study Tableau sulla supply chain analytics. Gestisci spedizioni e inventario, crea dashboard e migliora i risultati aziendali.

Data Visualization

4 ore

Corso

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 47 revisioni

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Cloud

5 ore 15 min

Corso

Google Workspace End User: Gmail

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 44 revisioni

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Cloud

7 ore 15 min

Corso

Text mining con Bag-of-Words in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 147 revisioni

Impara la tecnica del bag of words per il text mining con R.

Machine Learning

4 ore

Corso

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 46 revisioni

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Cloud

3 ore

Corso

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 33 revisioni

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Cloud

1 ora

Corso

Valutazione e analisi delle obbligazioni in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 92 revisioni

Impara a usare R per creare modelli per valutare e analizzare le obbligazioni e proteggerle dai cambiamenti dei tassi di interesse.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Modeli di equazioni strutturali con lavaan in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 77 revisioni

Impara a creare e valutare modelli di misurazione usati per confermare la struttura di una scala o di un questionario.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Gestione dei dati mancanti con imputazioni in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 110 revisioni

Diagnostica, visualizza e gestisci i dati mancanti con diverse tecniche di imputazione e consigli per migliorare i tuoi risultati.

Data manipulation

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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