Corso
Pensiero statistico in Python (Parte 2)
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 289 revisioni
Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.
Probabilità e Statistica
Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
o
Corso
Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara ad analizzare i bilanci usando Python. Calcola i rapporti, valuta la salute finanziaria, gestisci i valori mancanti e presenta la tua analisi.
Finanza applicata
Corso
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Data Visualization
Corso
Smetti di riscrivere sempre gli stessi join e calcoli e passa a unanalisi ben gestita e scalabile usando i modelli di dati Sigma.
Reporting
Corso
Scopri come usare gli script Python in Power BI per preparare i dati, creare visualizzazioni e calcolare i coefficienti di correlazione.
Data manipulation
Corso
Padroneggia Databricks con Python: impara ad autenticarti, gestire cluster, automatizzare job e interrogare modelli AI in modo programmatico.
Intelligenza artificiale
Corso
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
Corso
Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.
Data manipulation
Corso
Metti insieme testo, immagini, audio e video con gli ultimi modelli di intelligenza artificiale di Hugging Face e crea nuove immagini e video!
Intelligenza artificiale
Corso
Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando TensorFlow.
Machine Learning
Corso
Scopri come funzionano i computer, crea algoritmi efficaci ed esplora la teoria computazionale per risolvere problemi del mondo reale.
Sviluppo di software
Corso
Scopri come usare il conto economico e il bilancio in Power BI
Finanza applicata
Corso
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Data Visualization
Corso
Migliora il tuo codice con Windsurf, lIDE basato sullintelligenza artificiale che ti aiuta a creare, eseguire il debug e distribuire più velocemente.
Intelligenza artificiale
Corso
Distribuisci, proteggi e gestisci app su AWS con Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch e X-Ray. Preparazione pratica per lesame DVA-C02.
Cloud
Corso
Domina i tuoi dati grezzi e disordinati in un database PostgreSQL per ottenere insight precisi.
Data Preparation
Corso
Scopri come inserire dati puliti e creare dashboard dinamiche per mostrare i tuoi dati di marketing.
Reporting
Corso
Ottimizza Llama per attività personalizzate usando TorchTune e scopri tecniche per una messa a punto efficiente, come la quantizzazione.
Intelligenza artificiale
Corso
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Cloud
Corso
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
Corso
Scopri le anomalie nellanalisi dei tuoi dati e dai una spinta al tuo kit di strumenti statistici Python in questo corso di quattro ore.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara e usa potenti algoritmi di Deep Reinforcement Learning, comprese tecniche di perfezionamento e ottimizzazione.
Intelligenza artificiale
Corso
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
Corso
In questo corso imparerai come fare inferenze usando modelli lineari.
Probabilità e Statistica
Corso
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
Corso
Crea uno spazio Databricks Genie end-to-end: descrizioni, sinonimi, istruzioni, relazioni tabella, query di esempio, monitoraggio e benchmark.
Data Engineering
Corso
Porta Polars oltre con manipolazione del testo, statistiche mobili, join di DataFrame e analisi avanzate.
Data manipulation
Corso
Scopri come creare dashboard interattive e piene di informazioni utili con Dash e Plotly.
Data Visualization
Corso
In questo corso imparerai le basi della progettazione sperimentale, una parte fondamentale di qualsiasi analisi dei dati.
Probabilità e Statistica
Corso
Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.
Machine Learning
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.