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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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776 Corsi

Corso

Dealing With Missing Data in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 152 revisioni

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

Data Preparation

4 ore

Corso

Sentiment Analysis con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 476 revisioni

I clienti sono entusiasti dei tuoi prodotti o il tuo servizio lascia a desiderare? Scopri come fare unanalisi completa del sentiment.

Machine Learning

4 ore

Corso

Monitoring Machine Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 406 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 all'analisi delle reti in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 230 revisioni

Questo corso ti darà le competenze per analizzare, visualizzare e capire le reti usando la libreria NetworkX.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Consigli per prodotti skincare

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 322 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

Lancio di prodotto con AI assistita

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 401 revisioni

Analizza le dinamiche di mercato e crea un piano strategico di ingresso per un produttore di veicoli elettrici usando lintelligenza artificiale generativa.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Introduction to Power Apps

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 13 revisioni

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Data Modeling in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 148 revisioni

Smetti di riscrivere sempre gli stessi join e calcoli e passa a unanalisi ben gestita e scalabile usando i modelli di dati Sigma.

Reporting

2 ore

Corso

Introduzione alla Data Quality con Great Expectations

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 426 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

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

Previsioni in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 56 revisioni

Impara a fare previsioni sul futuro usando le previsioni delle serie temporali in R, compresi i modelli ARIMA e i metodi di livellamento esponenziale.

Probabilità e Statistica

5 ore

Corso

Calculations in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 218 revisioni

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

Data manipulation

2 ore

Corso

Introduzione alle app di AI in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 196 revisioni

Crea app interattive con lintelligenza artificiale in Sigma usando input degli utenti, azioni e interfacce super curate, senza bisogno di programmare.

Reporting

2 ore

Corso

Introduzione all'ottimizzazione in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 212 revisioni

Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Fondamenti di PySpark

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 640 revisioni

Impara a usare la gestione distribuita dei dati e lapprendimento automatico in Spark con il pacchetto PySpark.

Data Engineering

4 ore

Corso

Databricks con il Python SDK

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 96 revisioni

Padroneggia Databricks con Python: impara ad autenticarti, gestire cluster, automatizzare job e interrogare modelli AI in modo programmatico.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Graph RAG con LangChain e Neo4j

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 123 revisioni

Crea sistemi RAG più accurati e affidabili con Graph RAG e hybrid RAG.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Caso di studio: analisi dei dati sanitari in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 299 revisioni

Prova Power BI con il nostro caso di studio sul settore sanitario. Analizza i dati, scopri informazioni utili sullefficienza e crea un dashboard.

Data Visualization

4 ore

Corso

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 39 revisioni

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Cloud

3 ore 41 min

Corso

Introduzione alla Generative AI in Snowflake

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 380 revisioni

Impara a creare applicazioni AI con le funzioni LLM integrate di Snowflake Cortex per analisi del testo, generazione e workflow multi-step.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Modelli ARIMA in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 433 revisioni

Scopri i modelli ARIMA in Python e diventa un esperto nellanalisi delle serie temporali.

Machine Learning

4 ore

Corso

Applicazioni serverless con AWS Lambda

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 48 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

Introduzione a Python in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 161 revisioni

Scopri come usare gli script Python in Power BI per preparare i dati, creare visualizzazioni e calcolare i coefficienti di correlazione.

Data manipulation

3 ore

Corso

Tecniche statistiche in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 703 revisioni

Porta le tue abilità di reporting a un livello superiore con le funzioni statistiche integrate di Tableau.

Probabilità e Statistica

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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