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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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297 Corsi

Corso

MLOps per il business

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 151 revisioni

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

Machine Learning

3 ore

Corso

Valutazione e analisi delle obbligazioni in Python

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 72 revisioni

Scopri come funzionano le obbligazioni, come valutarne il prezzo e come capire alcuni dei rischi usando i pacchetti numpy e numpy-financial.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 23 revisioni

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Cloud

5 ore 15 min

Corso

Riduzione della dimensionalità in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 97 revisioni

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

Machine Learning

4 ore

Corso

Observability in Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 20 revisioni

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Cloud

4 ore 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Slides

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 17 revisioni

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 ore 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Drive

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 14 revisioni

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 ore 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Sheets

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 15 revisioni

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Cloud

6 ore 30 min

Corso

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 13 revisioni

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

Cloud

1 ora

Corso

Google Workspace End User: Google Calendar

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 15 revisioni

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 ore 45 min

Corso

Google Workspace End User: Google Docs

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 15 revisioni

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 ore 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Meet

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 15 revisioni

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 ore 30 min

Corso

DataLab con SQL

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 44 revisioni

Migliora le tue capacità di analisi con questo corso pratico che usa SQL con i workbook di DataLab.

Reporting

1 ora

Corso

Google Workspace End User: Google Chat

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 16 revisioni

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Cloud

2 ore 30 min

Corso

Julia intermedio

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 83 revisioni

Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 14 revisioni

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

Cloud

1 ora 23 min

Corso

Manipolazione dei dati in Julia

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 40 revisioni

Impara le basi della manipolazione dei dati in Julia. Scopri come controllare, trasformare, raggruppare e visualizzare i DataFrame usando dati reali.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduction to Gemini Enterprise

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 11 revisioni

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

Cloud

2 ore 15 min

Corso

Rompicapi di probabilità in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 69 revisioni

Impara le strategie per rispondere alle domande di probabilità in R risolvendo un sacco di enigmi di probabilità.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Casi di studio: analisi di reti in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 44 revisioni

Applica i concetti base dellanalisi di rete a grandi set di dati reali in 4 diversi casi di studio.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

AI Safety and Ethics

  • BasicLivello di competenza
  • 5
  • 16 revisioni

Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.

Intelligenza artificiale

AI Tutor

1 ora 30 min

Corso

Token Cost Management for Everyone

  • BasicLivello di competenza
  • 4+
  • 1 revisione

Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.

Intelligenza artificiale

1 ora 15 min

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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