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Introduzione a SQL
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
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Impara a creare e interrogare i database relazionali utilizzando SQL in sole due ore.
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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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Introduzione a Excel
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Impara le basi di Excel e usa questo strumento per condurre analisi dimpatto.
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SQL - Livello Intermedio
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
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Con query pratiche in ogni fase, questo corso ti insegna tutto ciò che serve per analizzare i dati con il tuo codice SQL.
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Unire i dati in SQL
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Migliora le tue conoscenze di SQL unendo tabelle, applicando la teoria degli insiemi relazionali e usando le subquery.
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Manipolazione dei dati con pandas
- BasicLivello di competenza
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Impara a importare e pulire dati, calcolare statistiche e creare visualizzazioni con pandas.
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Introduzione a DAX in Power BI
- BasicLivello di competenza
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Migliora le tue conoscenze di Power BI imparando i fondamenti delle Data Analysis Expressions, tra cui colonne calcolate, tabelle e misure.
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Manipolazione dei dati in SQL
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
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Unire i dati con pandas
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 8K
Impara a mettere insieme i dati da più tabelle usando pandas.
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Modellazione dei dati in Power BI
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Scopri i concetti chiave della modellazione dei dati su Power BI.
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Trasformazione dei dati in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
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- 5.4K
Imparerai come (de)pivotare, trasporre, aggiungere e unire tabelle. Ottieni più potenza con le colonne personalizzate, il linguaggio M e lEditor avanzato.
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Funzioni DAX in Power BI
- BasicLivello di competenza
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Le espressioni di analisi dei dati (DAX) ti permettono di migliorare le tue abilità con Power BI scrivendo funzioni personalizzate.
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Funzioni per manipolare i dati in PostgreSQL
- IntermedioLivello di competenza
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Impara le funzioni più importanti di PostgreSQL per gestire, elaborare e trasformare i dati.
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Data Modeling intermedio in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
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Impara a modellare i dati master in Power BI.
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Manipolazione dei dati con dplyr
- BasicLivello di competenza
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Migliora le tue abilità con Tidyverse imparando a trasformare e gestire i dati con dplyr.
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DAX intermedio in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
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Scopri un sacco di calcoli DAX e impara a usarli in Microsoft Power BI.
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Caso di studio: HR Analytics in Power BI
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Metti in pratica le tue competenze per importare, analizzare e visualizzare i dati delle risorse umane (HR) usando Power BI.
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Connessioni ai dati in Power BI
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Scopri i vari modi per migliorare le tue abilità nellimportazione dei dati in Power BI.
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Analisi delle tendenze in Power BI
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Migliora i tuoi report con tecniche di analisi delle tendenze come serie temporali, alberi di decomposizione e fattori chiave di influenza.
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Distribuire e mantenere risorse in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
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Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
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Introduzione a NumPy
- BasicLivello di competenza
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Diventa un esperto di NumPy imparando a creare, ordinare, filtrare e aggiornare gli array usando il censimento degli alberi di New York City.
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Corso
Funzioni avanzate di Excel
- IntermedioLivello di competenza
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Migliora le tue abilità con Excel grazie a funzioni avanzate di riferimento, ricerca e database con esercizi pratici.
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Power Pivot in Excel
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Impara a usare Power Pivot in Excel per importare dati, creare relazioni e usare DAX. Crea dashboard dinamiche per scoprire informazioni utili.
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Introduzione a Sigma
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Inizia a usare Sigma! Scopri come creare e personalizzare dashboard semplici e interattivi per analisi in tempo reale.
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Unire i dati con dplyr
- BasicLivello di competenza
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Impara a mettere insieme i dati da più tabelle per rispondere a domande più complicate con dplyr.
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Elaborazione di serie temporali in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
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In questo corso imparerai le basi per lavorare con i dati delle serie temporali.
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Analisi dei dati in Google Sheets
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Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
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Introduzione a SQL con l’AI
- BasicLivello di competenza
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Impara SQL con lAI scrivendo prompt, creando query e analizzando dati per risolvere problemi del mondo reale.
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Capire Excel
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Impara velocemente le basi di Excel: muoviti tra i fogli di calcolo, usa le formule, analizza i dati e crea i tuoi primi grafici!
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Lavorare con i dati categorici in Python
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Impara a gestire e visualizzare i dati categorici usando pandas e seaborn.
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Rimodellare i dati con pandas
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Riorganizza i DataFrame da un formato largo a uno lungo, impila e disimpila righe e colonne e gestisci i DataFrame multi-indice.
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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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