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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

Padroneggia le competenze che contano

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777 Corsi

Corso

Google Sheets intermedio

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 827 revisioni

Allarga il tuo vocabolario di Google Sheets approfondendo i tipi di dati, come quelli numerici, logici e mancanti.

Data Preparation

4 ore

Corso

Agenti AI con Hugging Face smolagents

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 257 revisioni

Impara a creare agenti intelligenti che ragionano, agiscono e risolvono problemi del mondo reale usando Python.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Calcoli in Tableau

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 688 revisioni

In questo corso interattivo imparerai come usare le funzioni per i tuoi calcoli in Tableau e quando è meglio usarle!

Data Visualization

6 ore

Corso

Visualizations in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 215 revisioni

Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

Data Visualization

2 ore

Corso

Importazione intermedia di dati in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 287 revisioni

Analizza i dati in qualsiasi formato. Che si tratti di file flat, software statistico, database o dati direttamente dal web.

Data Preparation

3 ore

Corso

Strategia dei dati

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1773 revisioni

Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.

Data Management

1 ora

Corso

Deep Reinforcement Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 276 revisioni

Impara e usa potenti algoritmi di Deep Reinforcement Learning, comprese tecniche di perfezionamento e ottimizzazione.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Introduzione alla Data Quality con Great Expectations

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 399 revisioni

Assicurati che i dati siano di alta qualità nei flussi di lavoro di scienza dei dati e ingegneria dei dati con la libreria Great Expectations di Python.

Data Engineering

4 ore

Corso

Gestione quantitativa del rischio in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 224 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

Corso

Power BI per utenti finali

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 332 revisioni

Scopri il servizio Power BI, impara a usare linterfaccia, prendi decisioni informate e sfrutta al massimo la potenza dei tuoi report.

Reporting

1 ora

Corso

Machine Learning con PySpark

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 714 revisioni

Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.

Machine Learning

4 ore

Corso

Monitoring Machine Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 376 revisioni

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Machine Learning

3 ore

Corso

Introduzione al Testing in Java

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 172 revisioni

Impara a scrivere test efficaci in Java usando JUnit e Mockito per creare app robuste e affidabili con sicurezza.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Fondamenti di inferenza in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 53 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

Reportistica con R Markdown

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 330 revisioni

R Markdown è un linguaggio di formattazione facile da usare per creare report dinamici dal codice R.

Reporting

4 ore

Corso

Introduzione a TensorFlow in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 55 revisioni

Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando TensorFlow.

Machine Learning

4 ore

Corso

MLOps completamente automatizzato

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 342 revisioni

Scopri larchitettura MLOps, le tecniche CI/CD/CM/CT e i modelli di automazione per implementare sistemi ML in grado di fornire valore nel tempo.

Machine Learning

4 ore

Corso

Applicazioni serverless con AWS Lambda

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 35 revisioni

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 ore

Corso

Consigli per prodotti skincare

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 302 revisioni

Prova un chatbot che abbina i clienti ai prodotti ideali per la cura della pelle usando le tue abilità di suggerimento per ottenere risultati personalizzati.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Introduzione al versionamento dei dati con DVC

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 403 revisioni

Scopri il controllo della versione dei dati per gestire i dati ML. Configura, automatizza i flussi di lavoro e valuta i modelli senza problemi.

Machine Learning

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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