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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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328 Corsi

Corso

Analisi dei dati dei social media in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 135

Prendi e guarda i dati di Twitter, fai analisi del sentiment e della rete e mappa la posizione geografica dei tuoi tweet.

Data manipulation

4 ore

Corso

Importare e gestire dati finanziari in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 135

Scopri come accedere ai dati finanziari dai file locali e da fonti Internet.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 134

Scopri tutte le competenze e gli strumenti che servono per diventare un asso nellelaborazione del linguaggio naturale in R.

Machine Learning

4 ore

Corso

Support Vector Machines in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 131

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

Feature Engineering in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 127

Scopri i principi della feature engineering per i modelli di machine learning e come metterli in pratica usando il framework R tidymodels.

Machine Learning

4 ore

Corso

Ammortamento di un prestito in Google Sheets

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 126

Scopri come creare un dashboard di ammortamento in Google Sheets usando formule finanziarie e condizionali.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Programmazione parallela con Dask in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 124

Scopri come usare la programmazione parallela Python con Dask per migliorare i tuoi flussi di lavoro e gestire in modo efficiente i big data.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Le basi della programmazione funzionale con purrr

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 121

Impara a riassumere e gestire facilmente gli elenchi usando il pacchetto purrr.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Valutazione e analisi delle obbligazioni in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 120

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

Case Studies in Statistical Thinking

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 119

Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Business Process Analytics in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 119

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Reporting

4 ore

Corso

ChIP-seq con Bioconductor in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 113

Impara come analizzare e interpretare i dati ChIP-seq con laiuto di Bioconductor usando un set di dati sul cancro umano.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Creare dashboard con flexdashboard

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 108

In questo corso imparerai a creare dashboard statiche e interattive usando flexdashboard e shiny.

Reporting

4 ore

Corso

Using Data Stores in AWS

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 108

Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.

Cloud

3 ore

Corso

Trading finanziario in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 105

Questo corso spiega le basi del trading finanziario e come usare quantstrat per creare strategie di trading basate sui segnali.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Visualizzazione interattiva dei dati intermedia con plotly in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 100

Impara a creare grafici animati e viste collegate interamente in R con plotly.

Data Visualization

4 ore

Corso

Valutazione azionaria in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 98

Impara le basi per valutare le azioni.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Case Study: HR Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 98

Scopri come analizzare i dati delle risorse umane in Tableau con questo caso di studio.

Data Visualization

3 ore

Corso

Caso di studio: analisi dei dati sanitari in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 98

Prova Tableau con il nostro caso di studio sul settore sanitario. Analizza i dati, scopri informazioni utili sullefficienza e crea una dashboard.

Data Visualization

3 ore

Corso

Analisi dei dati da sondaggio in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 98

Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Analisi di portafoglio intermedia in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 96

Migliora le tue competenze finanziarie per testare, analizzare e ottimizzare i portafogli finanziari.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Distribuzioni di probabilità multivariate in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 95

Impara ad analizzare, tracciare e modellare dati multivariati.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Caso di studio: analisi delle scorte in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 93

Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Data Visualization

2 ore

Corso

Caso di studio: Supply Chain Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 92

Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.

Data Visualization

4 ore

Corso

Espressioni regolari intermedie in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 86

Manipola i dati di testo, analizzali e molto altro ancora imparando a usare le espressioni regolari e le distanze tra stringhe in R.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

HR Analytics: prevedere l'abbandono dei dipendenti in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 85

In questo corso imparerai come usare lapprendimento automatico nel campo delle risorse umane.

Machine Learning

4 ore

Corso

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 82

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

Cloud

5 ore

Corso

Visualizzazione interattiva dei dati con Bokeh

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 82

Impara a creare visualizzazioni interattive dei dati, compreso come costruire e collegare widget usando Bokeh!

Data Visualization

4 ore

Corso

Case Study: Net Revenue Management in Google Sheets

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.4+
  • 81

You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.

Finanza applicata

3 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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