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Corso
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Intelligenza artificiale
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Impara a progettare e fare le tue simulazioni Monte Carlo usando Python!
Probabilità e Statistica
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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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Analizza le dinamiche di mercato e crea un piano strategico di ingresso per un produttore di veicoli elettrici usando lintelligenza artificiale generativa.
Intelligenza artificiale
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
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Innovating with Google Cloud AI
Cloud
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Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.
Machine Learning
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Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.
Machine Learning
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Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Intelligenza artificiale
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Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
Analisi esplorativa dei dati
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Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
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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
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Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Data manipulation
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Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Probabilità e Statistica
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Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Intelligenza artificiale
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Scopri come usare gli script Python in Power BI per preparare i dati, creare visualizzazioni e calcolare i coefficienti di correlazione.
Data manipulation
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Questo corso ti darà le competenze per analizzare, visualizzare e capire le reti usando la libreria NetworkX.
Probabilità e Statistica
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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
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Impara le basi dellanalisi, della manipolazione e del calcolo di date e orari in R.
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Scopri come fare in modo che i modelli GenAI riflettano davvero i valori umani e allo stesso tempo fai pratica con gli LLM avanzati.
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Impara le basi di DataLab, un notebook basato sullintelligenza artificiale per lanalisi e lesplorazione dei dati.
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Scopri come configurare e gestire la tua infrastruttura Microsoft Fabric.
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Preparati per il tuo prossimo colloquio di statistica ripassando concetti come probabilità condizionate, test A/B, compromesso bias-varianza e altro ancora.
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Crea flussi di lavoro con agenti AI che possono pianificare, cercare, ricordare e collaborare usando LlamaIndex.
Intelligenza artificiale
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Diventa esperto in Data Fluency! Acquisisci competenze per persone e aziende, comprendi i comportamenti e crea una cultura data-fluent.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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.
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