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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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79 Corsi

Corso

Introduzione a Spark SQL in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 464

Impara a gestire i dati e a creare set di funzionalità di machine learning in Spark usando SQL in Python.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduzione all'analisi di portafoglio in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.9+
  • 456

Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Dati in streaming con AWS Kinesis e Lambda

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 455

Scopri come lavorare con i dati in streaming usando le tecnologie serverless su AWS.

Cloud

4 ore

Corso

Modelli gerarchici e a effetti misti in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 452

In questo corso imparerai a costruire modelli gerarchici con effetti casuali.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 451

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Feature Engineering with PySpark

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 450

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Data manipulation

4 ore

Corso

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 426

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

Modelli lineari generalizzati in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 410

Aggiungi i modelli logistico e di Poisson al tuo set di strumenti di regressione e impara a usarli, capirli e verificarli, oltre che a fare previsioni.

Probabilità e Statistica

5 ore

Corso

Databricks with the Python SDK

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 382

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Monitoring Machine Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 370

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

Machine Learning

3 ore

Corso

Vincere una competizione Kaggle con Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 356

Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.

Machine Learning

4 ore

Corso

Spoken Language Processing in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 354

Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.

Data manipulation

4 ore

Corso

Progettare workflow di Machine Learning in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 331

Impara a costruire pipeline che durino nel tempo.

Machine Learning

4 ore

Corso

Recurrent Neural Networks (RNNs) for Language Modeling with Keras

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 326

Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 326

Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Ottimizzazione del codice in Java

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 322

Scopri le tecniche chiave per migliorare le prestazioni di Java, dallefficienza degli algoritmi alla messa a punto della JVM e al multithreading.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Creare workflow agentici con LlamaIndex

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 314

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

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Inferenza per dati numerici in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.9+
  • 312

In questo corso imparerai le tecniche per fare inferenze statistiche sui dati numerici.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Hierarchical and Recursive Queries in SQL Server

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 308

Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 298

Preparati per il tuo prossimo colloquio di statistica ripassando concetti come probabilità condizionate, test A/B, compromesso bias-varianza e altro ancora.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Inferenza per dati categorici in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 296

In questo corso imparerai come usare le tecniche statistiche per lavorare con i dati categoriali.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Analisi fattoriale in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 296

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

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.6+
  • 290

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

Importazione e pulizia dei dati

3 ore

Corso

Practicing Machine Learning Interview Questions in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.9+
  • 289

Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.

Machine Learning

4 ore

Corso

Eseguire query su un database PostgreSQL in Java

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 289

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

Building Recommendation Engines with PySpark

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 282

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Machine Learning

4 ore

Corso

Caso di studio: sviluppare software in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 282

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

Introduzione al Testing in Java

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.9+
  • 265

Impara a scrivere test efficaci in Java usando JUnit e Mockito per creare app robuste e affidabili con sicurezza.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Inference for Linear Regression in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 264

In this course youll learn how to perform inference using linear models.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 260

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

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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