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Corso
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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Ottimizza, scala e testa pipeline dati Polars per prestazioni pronte per la produzione.
Data manipulation
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Con Python e NumPy, impara i concetti finanziari più importanti.
Finanza applicata
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Inizia a creare modelli di deep learning con Keras.
Intelligenza artificiale
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Impara a creare, proteggere e gestire le API con Azure API Management attraverso esercitazioni pratiche.
Cloud
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Impara potenti competenze da riga di comando per scaricare, elaborare e trasformare dati, inclusa la pipeline di Machine Learning.
Data manipulation
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Crea facilmente visualizzazioni belle e informative con gli strumenti avanzati di Seaborn.
Data Visualization
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Analizza i dati in qualsiasi formato. Che si tratti di file flat, software statistico, database o dati direttamente dal web.
Data Preparation
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Scopri il servizio Power BI, impara a usare linterfaccia, prendi decisioni informate e sfrutta al massimo la potenza dei tuoi report.
Reporting
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Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per lapprendimento automatico.
Machine Learning
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Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Data manipulation
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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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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.
Intelligenza artificiale
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Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.
Machine Learning
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Migliora le tue abilità nella scienza delle decisioni creando strutture basate sui dati e mettendo in atto soluzioni efficaci.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Impara i concetti finanziari chiave come investimento di capitale, WACC e valore per gli azionisti.
Finanza applicata
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Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.
Intelligenza artificiale
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Cloud
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Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Data Visualization
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Sfrutta la potenza di Python e PuLP per ottimizzare le catene di approvvigionamento.
Analisi esplorativa dei dati
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Crea sistemi multimodali usando i modelli di testo e audio di OpenAI, compreso un chatbot per lassistenza clienti end-to-end!
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Scopri come archiviare, proteggere, scalare ed elaborare i dati in Azure usando Blob Storage, Cosmos DB, code e servizi basati sugli eventi.
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Scopri i diversi tipi di modellazione dei dati, inclusa quella predittiva, e impara a eseguire regressioni lineari e valutare i modelli con Tidyverse.
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Porta le tue abilità di reporting a un livello superiore con le funzioni statistiche integrate di Tableau.
Probabilità e Statistica
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Scopri Google Cloud Platform (GCP) con questo corso su archiviazione, gestione dei dati e modernizzazione aziendale usando GCP.
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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.