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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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82 Corsi

Corso

Machine Learning con PySpark

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 760 revisioni

Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.

Machine Learning

4 ore

Corso

Eseguire query su un database PostgreSQL in Java

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 151 revisioni

Collega Java a PostgreSQL con JDBC. Scrivi query sicure, gestisci le transazioni e gestisci grandi set di dati in modo efficiente.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Monitoring Machine Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 405 revisioni

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Machine Learning

3 ore

Corso

Databricks con il Python SDK

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 96 revisioni

Padroneggia Databricks con Python: impara ad autenticarti, gestire cluster, automatizzare job e interrogare modelli AI in modo programmatico.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Graph RAG con LangChain e Neo4j

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 122 revisioni

Crea sistemi RAG più accurati e affidabili con Graph RAG e hybrid RAG.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Modelli ARIMA in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 430 revisioni

Scopri i modelli ARIMA in Python e diventa un esperto nellanalisi delle serie temporali.

Machine Learning

4 ore

Corso

Deep Reinforcement Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 293 revisioni

Impara e usa potenti algoritmi di Deep Reinforcement Learning, comprese tecniche di perfezionamento e ottimizzazione.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Caso di studio: sviluppare software in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 312 revisioni

Crea app per il mondo reale con Python: prova a usare i principi dellOOP e dellingegneria del software per scrivere codice pulito e facile da mantenere.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 328 revisioni

Scopri come fare in modo che i modelli GenAI riflettano davvero i valori umani e allo stesso tempo fai pratica con gli LLM avanzati.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.6+
  • 97 revisioni

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

Importazione e pulizia dei dati

3 ore

Corso

Feature Engineering con PySpark

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 310 revisioni

Scopri i dettagli pratici su cui i Data Scientist spendono il 70-80% del tempo: data wrangling e feature engineering.

Data manipulation

4 ore

Corso

Metodi Ensemble in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 428 revisioni

Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.

Machine Learning

4 ore

Corso

Creare workflow agentici con LlamaIndex

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 74 revisioni

Crea flussi di lavoro con agenti AI che possono pianificare, cercare, ricordare e collaborare usando LlamaIndex.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Image Modeling with Keras

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 93 revisioni

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

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Efficient AI Model Training with PyTorch

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 107 revisioni

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

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 167 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

Fondamenti dell'inferenza in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 233 revisioni

Fai pratica nel tirare conclusioni sensate basate sui dati in questo corso di quattro ore sullinferenza statistica in Python.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Analisi di reti intermedia in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 89 revisioni

Analizza i grafici delle serie temporali, usa i grafici bipartiti e impara a risolvere problemi complessi nellanalisi delle reti.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Simulazione a eventi discreti in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 80 revisioni

Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Analisi fattoriale in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 165 revisioni

Esplora le variabili nascoste, come la personalità, usando analisi fattoriali esplorative e confermative.

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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