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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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777 Corsi

Corso

Funzioni per manipolare i dati in SQL Server

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 101 revisioni

Scopri le funzioni più importanti per gestire, elaborare e trasformare i dati in SQL Server.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduzione a DataLab

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 116 revisioni

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

Reporting

1 ora

Corso

Analizzare i dati di sondaggi in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 220 revisioni

Impara a progettare sondaggi usando strutture di progettazione comuni, per poi visualizzare e analizzare i risultati dei sondaggi.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Sviluppare per Azure Storage

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 97 revisioni

Scopri come archiviare, proteggere, scalare ed elaborare i dati in Azure usando Blob Storage, Cosmos DB, code e servizi basati sugli eventi.

Cloud

3 ore

Corso

Efficient AI Model Training with PyTorch

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 104 revisioni

Riduci i tempi di training dei large language models con Accelerator e Trainer per il distributed training

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Visualizzazione dei dati del baseball in Power BI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 197 revisioni

Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.

Data Visualization

1 ora

Corso

Intermediate Power Automate

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 12 revisioni

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 10 revisioni

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

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Case Study: Supply Chain Analytics in Power BI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 186 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

Dealing With Missing Data in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 141 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

String Manipulation with stringr in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 54 revisioni

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Utilizzare gli archivi dati in AWS

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 32 revisioni

Impara a scegliere, creare e proteggere archivi dati AWS, inclusi DynamoDB e S3, con esercizi pratici in console e scenari reali.

Cloud

3 ore

Corso

Decodificare il Decision Modeling

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 189 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

Caso di studio: analisi e-commerce in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 206 revisioni

Nellecommerce, aumentare le vendite e ridurre i costi è fondamentale. Analizza i dati di unazienda online di forniture per animali domestici con Power BI.

Data Visualization

4 ore

Corso

Azure API Management

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 80 revisioni

Impara a creare, proteggere e gestire le API con Azure API Management attraverso esercitazioni pratiche.

Cloud

3 ore

Corso

Introduction to Julia

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 132 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

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.6+
  • 87 revisioni

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

Importazione e pulizia dei dati

3 ore

Corso

Generative AI Essentials with Snowflake

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 15 revisioni

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Caso di studio: analisi dell'inventario in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 172 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

Creare data pipeline con Airflow

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 15 revisioni

Author Dags con TaskFlow API, pianificazione basata su asset e sensori differibili, ed esegui una pipeline ETL SQL end-to-end con controlli di qualità.

Data Engineering

4 ore

Corso

Pensiero statistico in Python (Parte 2)

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 256 revisioni

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

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 106 revisioni

Semplifica i tuoi progetti di intelligenza artificiale creando modelli modulari e imparando a usare lottimizzazione avanzata con PyTorch Lightning!

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 70 revisioni

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Cloud

45 min

Corso

Introduzione alla modellazione lineare in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 223 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

Analisi di sopravvivenza in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 198 revisioni

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

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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