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Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per il Language Modeling con Keras
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
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Scopri come usare le RNN per capire il tono del testo, creare frasi e tradurre tra lingue diverse.
Intelligenza artificiale
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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Intelligenza artificiale
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Preparati a classificare! In questo corso lavorerai con dati non numerici, come titoli di lavoro o risposte a sondaggi, usando il panorama Tidyverse.
Data manipulation
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Scopri come monitorare, diagnosticare e ottimizzare le app Azure usando Azure Monitor, Application Insights e Log Analytics.
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Scopri come importare, pulire e gestire i dati IoT in Python per prepararli per lapprendimento automatico.
Data manipulation
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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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Finanza applicata
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Diventa un esperto di RAG con Weaviate! Inserisci testo e immagini per il recupero e prova la ricerca vettoriale, BM25 e ibrida.
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Scopri come accedere ai dati finanziari dai file locali e da fonti Internet.
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Scopri un sacco di modi di programmare, tipo la programmazione imperativa e dichiarativa, procedurale, funzionale e orientata agli oggetti.
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Data manipulation
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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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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.
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Finanza applicata
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Preparati per il tuo prossimo colloquio di statistica ripassando concetti come probabilità condizionate, test A/B, compromesso bias-varianza e altro ancora.
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Impara a importare, gestire e trasformare i dati in Java usando la libreria Tablesaw. Lavora con file CSV, strutture tabellari e formati JSON complessi.
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Sfrutta la potenza degli strumenti tidyverse per creare grafici di qualità professionale e report personalizzati che comunichino i tuoi risultati.
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Scopri strumenti e tecniche per sfruttare i tuoi big data e facilitare esperienze positive per i tuoi utenti.
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
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Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con R, analizzando i dati di vendita al dettaglio e creando consigli sui film.
Data manipulation
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.
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