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Vibe Coding con Replit
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 946 revisioni
Impara a programmare con Replit. Crea app tipo Typeform e diventa un esperto nella sicurezza e nella distribuzione delle app Replit.
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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Impara a programmare con Replit. Crea app tipo Typeform e diventa un esperto nella sicurezza e nella distribuzione delle app Replit.
Intelligenza artificiale
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Scopri come lAI può portare il tuo lavoro di consulenza a un livello superiore! Ricerca, analizza e comunica in modo più produttivo ed efficace.
Intelligenza artificiale
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
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Impara i concetti fondamentali di probabilità come variabili casuali, media e varianza, distribuzioni di probabilità e probabilità condizionate.
Probabilità e Statistica
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Impara a gestire i dati e a creare set di funzionalità di machine learning in Spark usando SQL in Python.
Data manipulation
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Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Intelligenza artificiale
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Crea codice pronto per la produzione con Cursor. Scopri i prompt AI, il refactoring, i test e i flussi di lavoro avanzati.
Intelligenza artificiale
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In questo corso imparerai come importare e gestire i dati finanziari in Python usando vari strumenti e fonti.
Finanza applicata
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Impara a fare la regressione lineare e logistica con più variabili che spiegano i dati.
Probabilità e Statistica
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Questo corso è unintroduzione allalgebra lineare, uno dei temi matematici più importanti alla base della scienza dei dati.
Probabilità e Statistica
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Sfrutta la potenza degli strumenti tidyverse per creare grafici di qualità professionale e report personalizzati che comunichino i tuoi risultati.
Data Visualization
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Crea un assistente per lassistenza clienti passo dopo passo con lAgent Development Kit (ADK) di Google.
Intelligenza artificiale
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Impara a tirare conclusioni su una popolazione partendo da un campione di dati usando un processo chiamato inferenza statistica.
Probabilità e Statistica
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Migliora le tue abilità con i panda e rispondi alle domande di marketing unendo, suddividendo, visualizzando e molto altro ancora!
Analisi esplorativa dei dati
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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
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Impara a scrivere test efficaci in Java usando JUnit e Mockito per creare app robuste e affidabili con sicurezza.
Sviluppo di software
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Crea agenti e flussi senza codice in Copilot Studio per rispondere alle domande ricorrenti, agire e citare fonti approvate.
Intelligenza artificiale
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Impara a preparare i dati delle richieste di credito e applicare machine learning e regole aziendali per ridurre il rischio e garantire la redditività.
Finanza applicata
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Crea visualizzazioni e dashboard dinamiche con Databricks, trasformando i dati grezzi in informazioni chiare e utili.
Data Visualization
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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Intelligenza artificiale
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Crea visualizzazioni dati interattive in Python con Plotly.
Data Visualization
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Impara a creare i tuoi pacchetti Python per rendere il tuo codice più facile da usare e condividere con gli altri.
Sviluppo di software
Corso
Valuta rischio e rendimenti del portfolio, crea portfolio azionari ponderati per capitalizzazione e impara a prevedere e coprire il rischio con scenari.
Finanza applicata
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Crea automazioni n8n robuste e pronte per la produzione: interroga le API, elabora dati in batch, gestisci errori e programmane lesecuzione.
Intelligenza artificiale
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Domina NoSQL e potenzia i flussi di dati. Impara a usare Snowflake con i big data, Postgres JSON per gestire dati documentali e Redis per i dati chiave-valore.
Data Engineering
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Crea con un chatbot una guida allo studio su misura per obiettivi e orari. Sviluppa competenze con prompt semplici ed efficaci.
Intelligenza artificiale
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Scopri come creare visualizzazioni e report Power BI pensando agli utenti.
Data Visualization
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Allarga il tuo vocabolario di Google Sheets approfondendo i tipi di dati, come quelli numerici, logici e mancanti.
Data Preparation
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Impara a usare la convalida dei dati in Excel per migliorare la precisione, creare menu a tendina e gestire linventario e gli ordini senza problemi.
Data Management
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In questo corso teorico (non serve saper programmare), scoprirai i quattro principali database NoSQL e i motori più usati.
Data Engineering
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.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.