Corso
Strutture dati e algoritmi in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
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Scopri le strutture dati come liste collegate, pile, code, tabelle hash e grafici; e anche gli algoritmi di ricerca e ordinamento!
Sviluppo di software
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
Padroneggia le competenze che contanoSegui 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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Corso
Introduzione ad Apache Airflow in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
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Scopri come mettere in pratica e pianificare i flussi di lavoro di ingegneria dei dati.
Data Engineering
Corso
Fondamenti di Big Data con PySpark
- AvanzatoLivello di competenza
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- 2K
Impara le basi per lavorare con i big data usando PySpark.
Data Engineering
Corso
Programmazione orientata agli oggetti in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
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Crea classi e sfrutta ereditarietà e polimorfismo per riutilizzare e ottimizzare il codice.
Sviluppo di software
Corso
Deep Learning per Immagini con PyTorch
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
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Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
Intelligenza artificiale
Corso
Git avanzato
- AvanzatoLivello di competenza
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Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Sviluppo di software
Corso
Sistemi Multi-Agente con LangGraph
- AvanzatoLivello di competenza
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Crea sistemi multi-agente super potenti usando i nuovi modelli di progettazione agentica nel framework LangGraph.
Intelligenza artificiale
Corso
Modelli Transformer con PyTorch
- AvanzatoLivello di competenza
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Cosa rende speciali gli LLM? Scopri come i trasformatori hanno cambiato il modo di modellare il testo e dato il via al boom dellIA generativa.
Intelligenza artificiale
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Introduzione al Testing in Python
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Diventa un esperto dei test Python: Impara i metodi, crea controlli e assicurati che il codice sia privo di errori con pytest e unittest.
Sviluppo di software
Corso
dbt intermedio
- AvanzatoLivello di competenza
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Porta le tue competenze in materia di DBT a un livello superiore con questo corso pratico pensato per ingegneri dei dati e professionisti dellanalisi.
Data Engineering
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Introduzione a MLflow
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Scopri come usare MLflow per semplificare la creazione di applicazioni di machine learning e approfondisci tracking, progetti e modelli.
Machine Learning
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Deep Learning per il testo con PyTorch
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Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
Intelligenza artificiale
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Reinforcement Learning con Gymnasium in Python
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Inizia il tuo viaggio nellapprendimento rinforzato! Scopri come gli agenti possono imparare a risolvere i problemi attraverso le interazioni.
Intelligenza artificiale
Corso
Machine Learning con PySpark
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Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.
Machine Learning
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Machine Learning for Time Series Data in Python
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This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Machine Learning
Corso
Deploying AI into Production with FastAPI
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Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Intelligenza artificiale
Corso
Cleaning Data with PySpark
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Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Data Preparation
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Deployment e ciclo di vita in MLOps
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In questo corso scoprirai il moderno framework MLOps, esplorando il ciclo di vita e limplementazione dei modelli di machine learning.
Machine Learning
Corso
Programmazione a oggetti intermedia in Python
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Migliora le tue abilità nella programmazione orientata agli oggetti con descrittori, eredità multilivello e classi base astratte!
Sviluppo di software
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Image Modeling with Keras
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Calcoli in Tableau
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In questo corso interattivo imparerai come usare le funzioni per i tuoi calcoli in Tableau e quando è meglio usarle!
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CI/CD per Machine Learning
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Machine Learning
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Case Study: creazione di modelli di dati E‑Commerce con dbt
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Impara come trasformare i dati grezzi in modelli puliti e affidabili con dbt attraverso esercizi pratici e realistici.
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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.
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Agenti AI con Hugging Face smolagents
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Impara a creare agenti intelligenti che ragionano, agiscono e risolvono problemi del mondo reale usando Python.
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Practicing Coding Interview Questions in Python
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Prepare for your next coding interviews in Python.
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Gestione quantitativa del rischio in Python
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Scopri la gestione del rischio, il valore a rischio e altro ancora applicati alla crisi finanziaria del 2008 usando Python.
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Deep Reinforcement Learning in Python
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Impara e usa potenti algoritmi di Deep Reinforcement Learning, comprese tecniche di perfezionamento e ottimizzazione.
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Metodi Ensemble in Python
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Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.
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Modelli ARIMA in Python
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Scopri i modelli ARIMA in Python e diventa un esperto nellanalisi delle serie temporali.
Machine Learning
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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