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Introduzione agli AI Agents
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Scopri le basi degli agenti AI, come funzionano e come si usano nella vita di tutti i giorni, senza bisogno di programmare.
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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Scopri le basi degli agenti AI, come funzionano e come si usano nella vita di tutti i giorni, senza bisogno di programmare.
Intelligenza artificiale
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Esplora lEtica dellIA concentrandoti su principi, equità, riduzione dei bias e fiducia nel design dellIA.
Intelligenza artificiale
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Scopri cos’è l’intelligenza artificiale e come usarla responsabilmente per lavorare meglio ed essere più produttivo.
Intelligenza artificiale
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Unintroduzione alla data science senza necessità di programmare.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Unintroduzione semplice al cloud computing, che spiega i concetti chiave, i termini e gli strumenti.
Cloud
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Impara i concetti di base dellIntelligenza Artificiale, come lapprendimento automatico, lapprendimento profondo, lNLP, lIA generativa e altro ancora.
Intelligenza artificiale
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Scopri come i data engineer pongono le basi per rendere possibile la data science, senza necessità di programmare.
Data Engineering
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Scopri i dati in questo corso pratico. Impara le basi sui tipi e le strutture dei dati, il modello DIKW, letica dei dati e altro ancora.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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I dati ci circondano: saper leggerli e interpretarli è una competenza essenziale.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Unintroduzione allapprendimento automatico senza bisogno di programmare.
Machine Learning
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Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
Intelligenza artificiale
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Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
Intelligenza artificiale
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Impara le basi della statistica, tipo le misure di centralità e dispersione, le distribuzioni di probabilità e i test di ipotesi, senza bisogno di programmare!
Probabilità e Statistica
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Le organizzazioni data-driven usano gli insights per guidare azioni e cambiamenti.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Introduzione alla visualizzazione dei dati senza necessità di programmare.
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Scopri il ruolo che lIntelligenza Artificiale Generativa svolge oggi e svolgerà in futuro in ambito aziendale.
Intelligenza artificiale
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Scopri cosa serve per far crescere gli agenti di intelligenza artificiale, con un po di aiuto da framework come MCP e A2A.
Intelligenza artificiale
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Migliora le tue abilità nel raccontare storie con i dati e scopri come creare storie fantastiche che spingano il tuo pubblico a cambiare.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Scopri i componenti chiave per creare una solida cultura dei dati in azienda.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Discover how to extract business value from AI. Learn to scope opportunities for AI, create POCs, implement solutions, and develop an AI strategy.
Intelligenza artificiale
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No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Trasforma domande aziendali in quesiti analitici chiari e scopri le soluzioni più adatte.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Questo corso introduttivo e concettuale ti aiuterà a capire le basi del data warehousing.
Data Engineering
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Migliora le tue abilità con i dati guardando le politiche sul lavoro da casa.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Scopri come MLOps porta i modelli di machine learning da notebook locali a modelli funzionanti in produzione con reale valore aziendale.
Machine Learning
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Impara bene i principi della privacy dei dati e come mettere in atto i processi di privacy e sicurezza.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.
Intelligenza artificiale
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Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.
Intelligenza artificiale
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Scopri cosè la governance dei dati, il suo scopo e come mettere in piedi un sistema di governance dei dati.
Data Management
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Scopri cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e come stanno cambiando il mondo degli affari.
Intelligenza artificiale
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.
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