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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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777 Corsi

Corso

Python per chi usa i fogli di calcolo

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 35 revisioni

Usa quello che sai sulle funzioni e tecniche comuni dei fogli di calcolo per scoprire Python!

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Gestire i dati mancanti in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 184 revisioni

Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.

Data manipulation

4 ore

Corso

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 21 revisioni

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

Data Engineering

3 ore

Corso

Generalized Linear Models in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 196 revisioni

Il corso Modello lineare generalizzato amplia il tuo kit di strumenti di regressione includendo la regressione logistica e di Poisson.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Concetti di Informatica

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 179 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

Analyzing Social Media Data in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 33 revisioni

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Data manipulation

4 ore

Corso

Caso di studio: Analisi esplorativa dei dati in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 49 revisioni

Usa le tue abilità di manipolazione e visualizzazione dei dati per dare unocchiata ai voti storici dellAssemblea Generale delle Nazioni Unite.

Analisi esplorativa dei dati

4 ore

Corso

Modelli GARCH in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 191 revisioni

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

Finanza applicata

4 ore

Corso

Machine Learning con caret in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 43 revisioni

Questo corso spiega le idee principali del machine learning, tipo come creare e valutare modelli predittivi.

Machine Learning

4 ore

Corso

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 36 revisioni

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Cloud

4 ore 45 min

Corso

Pulizia dei dati nei database SQL Server

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 187 revisioni

Metti a punto le competenze che ti servono per pulire i dati grezzi e trasformarli in informazioni precise.

Data Preparation

4 ore

Corso

Web scraping in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 99 revisioni

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

Data Preparation

4 ore

Corso

Introduzione a Redshift

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 109 revisioni

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

Data Engineering

4 ore

Corso

Modelli ARIMA in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 315 revisioni

Diventa un esperto nellapplicazione dei modelli ARIMA (media mobile autoregressiva integrata) ai dati delle serie temporali usando R.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

R intermedio per la finanza

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 41 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

Image Modeling with Keras

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 90 revisioni

Impara a fare analisi delle immagini usando Keras con Python creando, addestrando e valutando reti neurali convoluzionali.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 156 revisioni

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Probabilità e Statistica

2 ore

Corso

Machine Learning con modelli ad albero in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 264 revisioni

Impara a usare modelli basati su alberi e insiemi per fare previsioni di classificazione e regressione con tidymodels.

Machine Learning

4 ore

Corso

Introduction to Scala

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 141 revisioni

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Python per utenti R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 80 revisioni

Questo corso è per chi usa R e vuole imparare Python in fretta!

Sviluppo di software

5 ore

Corso

Scrivere codice efficiente con pandas

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 157 revisioni

Impara tecniche efficienti in pandas per ottimizzare il tuo codice Python.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Machine Learning per il marketing con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 175 revisioni

From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.

Machine Learning

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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