Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
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Corso
Metti alla prova le tue conoscenze e preparati per il tuo prossimo colloquio esercitandoti con le domande sul machine learning in Python.
Machine Learning
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Metti a punto le competenze che ti servono per pulire i dati grezzi e trasformarli in informazioni precise.
Data Preparation
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Impara a gestire i dati delle serie temporali in R, come importarli, riassumerli e crearne dei sottoinsiemi, usando zoo, lubridate e xts.
Data manipulation
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Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilità e Statistica
Corso
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Cloud
Corso
Impara come caricare, trasformare e trascrivere il parlato da file audio grezzi in Python.
Data manipulation
Corso
Impara a scegliere, creare e proteggere archivi dati AWS, inclusi DynamoDB e S3, con esercizi pratici in console e scenari reali.
Cloud
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
Scopri come lavorare con i dati in streaming usando le tecnologie serverless su AWS.
Cloud
Corso
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Importazione e pulizia dei dati
Corso
Scopri i dettagli pratici su cui i Data Scientist spendono il 70-80% del tempo: data wrangling e feature engineering.
Data manipulation
Corso
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
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Usa quello che sai sulle funzioni e tecniche comuni dei fogli di calcolo per scoprire Python!
Sviluppo di software
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Scopri come inserire dati puliti e creare dashboard dinamiche per mostrare i tuoi dati di marketing.
Reporting
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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
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Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.
Probabilità e Statistica
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Monitora e risolvi i problemi delle app AWS con Amazon CloudWatch e AWS X-Ray. Raccogli metriche e log, crea dashboard, imposta allarmi e traccia le richieste.
Cloud
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Questo corso spiega le idee principali del machine learning, tipo come creare e valutare modelli predittivi.
Machine Learning
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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
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Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.
Machine Learning
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
Corso
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Cloud
Corso
Il corso Modello lineare generalizzato amplia il tuo kit di strumenti di regressione includendo la regressione logistica e di Poisson.
Probabilità e Statistica
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
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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
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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
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Visualizza la stagionalità, le tendenze e altri modelli nei tuoi dati delle serie temporali.
Data Visualization
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Impara a fare analisi delle immagini usando Keras con Python creando, addestrando e valutando reti neurali convoluzionali.
Intelligenza artificiale
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Impara a risolvere problemi sempre più complicati usando simulazioni per creare e analizzare dati.
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Impara a scrivere query ricorsive e a interrogare strutture dati gerarchiche.
Sviluppo di software
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.