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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Corso
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.
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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
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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)
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Crea una strategia di lancio sul mercato con lAI generativa: individua i settori target, trova potenziali clienti e ottimizza le parole chiave del sito web.
Intelligenza artificiale
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Esplori i diversi livelli della creazione di soluzioni di gen AI, le offerte di Google Cloud e i fattori da considerare nella scelta di una soluzione.
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Metti le basi per pensare in modo statistico e parlare la lingua dei tuoi dati.
Probabilità e Statistica
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Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Data Visualization
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Scopri come trasformare e analizzare i dati nel tuo account Microsoft Fabric.
Altro
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Scopri le funzioni più importanti per gestire, elaborare e trasformare i dati in SQL Server.
Data manipulation
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Impara a scrivere script che individuano e gestiscono gli errori e controllano più operazioni che succedono contemporaneamente.
Sviluppo di software
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Impara i tipi di dati e le funzioni di Snowflake per gestire testo, numeri e date mentre crei funzioni personalizzate e tabelle pivot.
Data manipulation
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Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.
Machine Learning
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Userai le tecniche di Net Revenue Management in Excel per unazienda che si occupa di beni di largo consumo.
Finanza applicata
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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
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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
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Author Dags con TaskFlow API, pianificazione basata su asset e sensori differibili, ed esegui una pipeline ETL SQL end-to-end con controlli di qualità.
Data Engineering
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Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.
Data Management
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Scopri la gestione del rischio, il valore a rischio e altro ancora applicati alla crisi finanziaria del 2008 usando Python.
Finanza applicata
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Cloud
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Inizia a creare modelli di deep learning con Keras.
Intelligenza artificiale
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Migliora le tue abilità nella scienza delle decisioni creando strutture basate sui dati e mettendo in atto soluzioni efficaci.
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Machine Learning
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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
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Preparati per i tuoi prossimi colloqui di programmazione in Python.
Sviluppo di software
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Impara a creare agenti intelligenti che ragionano, agiscono e risolvono problemi del mondo reale usando Python.
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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Data Visualization
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.