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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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781 Corsi

Corso

Riduzione della dimensionalità in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 988 revisioni

Capisci il concetto di ridurre la dimensionalità dei tuoi dati e impara le tecniche per farlo in Python.

Machine Learning

4 ore

Corso

Introduzione ad Azure

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 742 revisioni

Scopri i servizi Azure come Compute, Storage e Automation, con un po di pratica.

Cloud

1 ora

Corso

Concetti NoSQL

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 604 revisioni

In questo corso teorico (non serve saper programmare), scoprirai i quattro principali database NoSQL e i motori più usati.

Data Engineering

2 ore

Corso

Strategia dei dati

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1846 revisioni

Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.

Data Management

1 ora

Corso

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 200 revisioni

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Cloud

45 min

Corso

Data Fluency

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 369 revisioni

Diventa esperto in Data Fluency! Acquisisci competenze per persone e aziende, comprendi i comportamenti e crea una cultura data-fluent.

Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)

2 ore

Corso

Manipolazione dei dati in Snowflake

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 1159 revisioni

Impara a usare tecniche di manipolazione e analisi dei dati come le istruzioni CASE, le sottoquery e le CTE in Snowflake.

Data manipulation

2 ore

Corso

Query SQL intermedie con l'AI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 300 revisioni

Migliora le tue abilità SQL scrivendo prompt AI che creano query per ordinare, raggruppare, filtrare e classificare i dati.

Data manipulation

3 ore

Corso

Gemini in Google Slides

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 448 revisioni

Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.

Intelligenza artificiale

30 min

Corso

Case study di Data Storytelling: imprese green

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 953 revisioni

Pratica il data storytelling con esempi reali! Comunica insight complessi con efficacia usando un dataset di aziende certificate come sostenibili.

Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)

1 ora

Corso

Fondamenti di inferenza in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 58 revisioni

Impara a tirare conclusioni su una popolazione partendo da un campione di dati usando un processo chiamato inferenza statistica.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Ottimizzazione del codice in Java

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 316 revisioni

Scopri le tecniche chiave per migliorare le prestazioni di Java, dallefficienza degli algoritmi alla messa a punto della JVM e al multithreading.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 260 revisioni

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Supervised Learning in R: Regression

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 108 revisioni

In questo corso imparerai come prevedere cosa succederà usando la regressione lineare, i modelli additivi generalizzati, le foreste casuali e xgboost.

Machine Learning

4 ore

Corso

Trasformazione dei dati in Alteryx

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 861 revisioni

Scopri Alteryx per trasformare i dati, imparare a usare Crosstab, Transpose e ottimizzare il flusso di lavoro in questo corso interattivo.

Data manipulation

2 ore

Corso

Gemini in Google Sheets

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 346 revisioni

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

Intelligenza artificiale

30 min

Corso

Analisi delle serie temporali in SQL Server

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 468 revisioni

Esplora modi per lavorare con dati di data e ora in SQL Server per lanalisi delle serie temporali

Data manipulation

5 ore

Corso

Automazione delle pipeline di dati in Snowflake

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 227 revisioni

Carica, automatizza e ottimizza pipeline di dati in Snowflake con COPY INTO, Snowpipe, stream, task, tabelle dinamiche e strumenti per le query.

Data Engineering

3 ore

Corso

Comprendere la trasformazione digitale

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 656 revisioni

Entra nel mondo della trasformazione digitale e preparati a diventare un agente del cambiamento in un panorama digitale che cambia in fretta.

Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)

1 ora

Corso

Gestione, governance e collaborazione in Snowflake

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 226 revisioni

Impara a proteggere, gestire e amministrare Snowflake su larga scala. Impara RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel e condivisione sicura dei dati.

Data Management

3 ore

Corso

Introduzione ai database in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 321 revisioni

In questo corso imparerai le basi dei database relazionali e come usarli.

Data manipulation

4 ore

Corso

Gestione quantitativa del rischio in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 259 revisioni

Scopri la gestione del rischio, il valore a rischio e altro ancora applicati alla crisi finanziaria del 2008 usando Python.

Finanza applicata

4 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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