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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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776 Corsi

Corso

Caso di studio: Analisi dei dati di vendita in Alteryx

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 514 revisioni

Scopri Alteryx Designer in un caso di studio sui dati di vendita al dettaglio per migliorare lanalisi delle vendite e il processo decisionale strategico.

Data Preparation

2 ore

Corso

Introduzione a DataLab

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 123 revisioni

Impara le basi di DataLab, un notebook basato sullintelligenza artificiale per lanalisi e lesplorazione dei dati.

Reporting

1 ora

Corso

Fine-tuning con Llama 3

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 416 revisioni

Ottimizza Llama per attività personalizzate usando TorchTune e scopri tecniche per una messa a punto efficiente, come la quantizzazione.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 21 revisioni

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Window Functions in Snowflake

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 577 revisioni

Scopri le funzioni della finestra Snowflake per risolvere problemi complessi con i dati usando classifiche, partizioni e calcoli continui.

Data manipulation

3 ore

Corso

Pulizia dei dati nei database PostgreSQL

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 481 revisioni

Domina i tuoi dati grezzi e disordinati in un database PostgreSQL per ottenere insight precisi.

Data Preparation

4 ore

Corso

Deep Reinforcement Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 294 revisioni

Impara e usa potenti algoritmi di Deep Reinforcement Learning, comprese tecniche di perfezionamento e ottimizzazione.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Creare dashboard con Dash e Plotly

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 306 revisioni

Scopri come creare dashboard interattive e piene di informazioni utili con Dash e Plotly.

Data Visualization

4 ore

Corso

Concetti di Informatica

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 192 revisioni

Scopri come funzionano i computer, crea algoritmi efficaci ed esplora la teoria computazionale per risolvere problemi del mondo reale.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Decodificare il Decision Modeling

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 205 revisioni

Migliora le tue capacità decisionali con modelli decisionali, metodi di analisi, gestione dei rischi e tecniche di ottimizzazione.

Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)

1 ora

Corso

Pianificazione di un ristorante con l’AI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 413 revisioni

Interagisci con un GPT personalizzato e usa le tue abilità di comunicazione per pianificare e aprire il tuo ristorante.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Analisi dei dati bayesiana in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 270 revisioni

Scopri tutti i vantaggi dellanalisi bayesiana dei dati e usala in un sacco di casi reali!

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Lavorare con date e orari in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 98 revisioni

Impara le basi dellanalisi, della manipolazione e del calcolo di date e orari in R.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Introduzione a Redshift

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 139 revisioni

Impara a usare SQL, la gestione dei dati, lottimizzazione e la sicurezza di Amazon Redshift.

Data Engineering

4 ore

Corso

Introduzione al versionamento dei dati con DVC

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 428 revisioni

Scopri il controllo della versione dei dati per gestire i dati ML. Configura, automatizza i flussi di lavoro e valuta i modelli senza problemi.

Machine Learning

3 ore

Corso

Analisi delle serie temporali in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 290 revisioni

Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.

Data Visualization

5 ore

Corso

R intermedio per la finanza

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 42 revisioni

Scopri come funzionano le date in R ed esplora il mondo delle istruzioni if, dei cicli e delle funzioni usando esempi finanziari.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Google: Introduction to Generative AI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 50 revisioni

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

Cloud

45 min

Corso

Distribuire applicazioni su AWS

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 34 revisioni

Distribuisci, proteggi e gestisci app su AWS con Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch e X-Ray. Preparazione pratica per lesame DVA-C02.

Cloud

3 ore

Corso

Creare dashboard con shinydashboard

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 89 revisioni

Impara a creare dashboard interattive con R usando il potente pacchetto shinydashboard. Crea visualizzazioni dinamiche e coinvolgenti per il tuo pubblico.

Reporting

4 ore

Corso

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 31 revisioni

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

Data Engineering

3 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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