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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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404 Corsi

Corso

Programmazione parallela in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 84 revisioni

Sfrutta il calcolo parallelo in R. Migliora l’analisi dei dati, accelera i calcoli ed elabora facilmente grandi dataset.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Case Study: HR Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 83 revisioni

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

Data Visualization

3 ore

Corso

Espressioni regolari intermedie in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 38 revisioni

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

Rilevamento delle frodi in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 39 revisioni

Impara a beccare le frodi con lanalisi dei dati in R.

Machine Learning

4 ore

Corso

Analizzare i dati del Censimento USA in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 39 revisioni

Visualizza e analizza rapidamente dati demografici del United States Census Bureau con gli strumenti tidyverse.

Analisi esplorativa dei dati

4 ore

Corso

Previsione della domanda di prodotto in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 31 revisioni

Individua i fattori chiave della domanda, analizza gli effetti stagionali e prevedi la domanda per una gerarchia di prodotti con un caso reale.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Ottimizzare il codice R con Rcpp

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 14 revisioni

Usa C++ per migliorare di brutto le prestazioni del tuo codice R.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Caso di studio: analisi e-commerce in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 69 revisioni

Nelle-commerce, aumentare le vendite e ridurre i costi sono priorità assolute. Esamina i dati di unazienda online di prodotti per animali.

Data Visualization

3 ore

Corso

Streamline App Development with Gemini Code Assist

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 17 revisioni

This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.

Cloud

2 ore

Corso

Work with Gemini Models in BigQuery

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 20 revisioni

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

Cloud

1 ora

Corso

Visualizzazione interattiva dei dati con Bokeh

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 44 revisioni

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

Data Visualization

4 ore

Corso

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 18 revisioni

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Cloud

3 ore 30 min

Corso

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 21 revisioni

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Cloud

2 ore 30 min

Corso

Creare modelli di risposta in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 31 revisioni

Impara a creare modelli semplici di risposta del mercato per rendere più efficaci i tuoi piani di marketing.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Prevedere il CTR con il Machine Learning in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 21 revisioni

Impara a prevedere i tassi di clic sugli annunci e a implementare modelli base di Machine Learning in Python per ottimizzare meglio i tuoi annunci.

Machine Learning

4 ore

Corso

Analitica predittiva con dati di rete in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 37 revisioni

Impara a prevedere le etichette dei nodi nelle reti usando lapprendimento di rete ed estraendo caratteristiche descrittive dalla rete.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Modelli di Mixture in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 29 revisioni

Impara i modelli misti: un modo pratico e formale per fare statistiche su raggruppamenti e classificazioni probabilistiche.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Networking in Google Cloud: Fundamentals

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 1 revisione

Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.

Cloud

5 ore

Corso

Manage Security in Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 2 revisioni

Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.

Cloud

8 ore 30 min

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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