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Introduzione alla Valutazione d'Azienda
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Impara a valutare unazienda con esempi pratici e casi reali usando il metodo del flusso di cassa attualizzato (DCF).
Finanza applicata
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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Impara a valutare unazienda con esempi pratici e casi reali usando il metodo del flusso di cassa attualizzato (DCF).
Finanza applicata
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Crea flussi di lavoro con agenti AI che possono pianificare, cercare, ricordare e collaborare usando LlamaIndex.
Intelligenza artificiale
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Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Intelligenza artificiale
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
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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
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Impara a segmentare i clienti in Python.
Data manipulation
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From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine Learning
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Analizza i dati di testo in R usando il framework tidy.
Data manipulation
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Scopri un sacco di modi di programmare, tipo la programmazione imperativa e dichiarativa, procedurale, funzionale e orientata agli oggetti.
Sviluppo di software
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Fai pratica nel tirare conclusioni sensate basate sui dati in questo corso di quattro ore sullinferenza statistica in Python.
Probabilità e Statistica
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Diventa un esperto nellanalisi di marketing con Tableau. Dai unocchiata alle prestazioni, confronta i dati e ottimizza le strategie su tutti i canali.
Data Preparation
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Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.
Data manipulation
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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Cloud
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Impara a usare Python per capire perché i clienti se ne vanno e crea un modello per prevederlo.
Analisi esplorativa dei dati
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Assicurati che i dati siano coerenti imparando a usare le transazioni e a gestire gli errori in ambienti multiutente.
Sviluppo di software
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Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Cloud
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Diventa un esperto nellapplicazione dei modelli ARIMA (media mobile autoregressiva integrata) ai dati delle serie temporali usando R.
Probabilità e Statistica
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Sviluppo di software
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
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Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.
Data Preparation
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Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
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Entra nel ruolo di CFO e impara a consigliare un consiglio di amministrazione sui KPI chiave mentre costruisci una previsione finanziaria.
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Questo corso è per chi usa R e vuole imparare Python in fretta!
Sviluppo di software
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Intelligenza artificiale
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilità e Statistica
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Impara le basi della modellizzazione aziendale, come flussi di cassa, investimenti, rendite, ammortamento dei prestiti e altro ancora usando Google Sheets.
Finanza applicata
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Impara a usare modelli basati su alberi e insiemi per fare previsioni di classificazione e regressione con tidymodels.
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Nellecommerce, aumentare le vendite e ridurre i costi è fondamentale. Analizza i dati di unazienda online di forniture per animali domestici con Power BI.
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Questo corso ti farà conoscere le macchine a vettori di supporto (SVM) in modo facile da capire, usando immagini e grafici.
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.