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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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732 Corsi

Corso

Analisi delle serie temporali in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 258 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

Caso di studio: sviluppare software in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 276 revisioni

Crea app per il mondo reale con Python: prova a usare i principi dellOOP e dellingegneria del software per scrivere codice pulito e facile da mantenere.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Web scraping in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 93 revisioni

Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.

Data Preparation

4 ore

Corso

Modelli multi-modali con Hugging Face

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 154 revisioni

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

4 ore

Corso

Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 273 revisioni

In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.

Finanza applicata

3 ore

Corso

Soluzioni di calcolo in Azure

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 107 revisioni

Scopri come funzionano i container in Azure, inclusi registri, ACI, nozioni di base su AKS, ridimensionamento, monitoraggio e risoluzione dei problemi.

Cloud

3 ore

Corso

Case Study: Supply Chain Analytics in Power BI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 178 revisioni

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

4 ore

Corso

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 13 revisioni

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

Cloud

3 ore 12 min

Corso

Using Data Stores in AWS

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 28 revisioni

Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.

Cloud

3 ore

Corso

Data Transformation with Polars

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 37 revisioni

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduzione ad Amazon Bedrock

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 126 revisioni

Impara a usare Amazon Bedrock per accedere ai modelli di intelligenza artificiale di base e creare con lAI, senza dover gestire infrastrutture complicate.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Introduction to Julia

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 128 revisioni

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Modelli GARCH in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 185 revisioni

Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 18 revisioni

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

Cloud

6 ore

Corso

Caso di studio: analisi dell'inventario in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 166 revisioni

Questo caso di studio su Power BI parla di un caso reale in cui si è usato DAX e le visualizzazioni per analizzare linventario.

Data Visualization

5 ore

Corso

Introduzione alla modellazione lineare in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 214 revisioni

Scopri i concetti e le applicazioni dei modelli lineari con Python e crea modelli per descrivere, prevedere ed estrarre informazioni dai modelli di dati.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

HR Analytics: Exploring Employee Data in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 36 revisioni

Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.

Analisi esplorativa dei dati

5 ore

Corso

Pensiero statistico in Python (Parte 2)

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 248 revisioni

Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

A/B Testing in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 90 revisioni

Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

R intermedio per la finanza

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 39 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

Analizzare i bilanci con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 111 revisioni

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

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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