Corso
Decision making basato sui dati in SQL
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- 4.8+
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Impara come analizzare una tabella SQL e condividere le tue scoperte con i capi.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
Padroneggia le competenze che contanoSegui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
- Impara al tuo ritmo
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Corso
Machine Learning con modelli ad alberi in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
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In questo corso imparerai come usare modelli basati su alberi e insiemi per la regressione e la classificazione usando scikit-learn.
Machine Learning
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Concetti di MLOps
- IntermedioLivello di competenza
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Scopri come MLOps porta i modelli di machine learning da notebook locali a modelli funzionanti in produzione con reale valore aziendale.
Machine Learning
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Sviluppare sistemi di AI con l'API di OpenAI
- IntermedioLivello di competenza
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Sfrutta lAPI di OpenAI per preparare le tue applicazioni di IA alla produzione.
Intelligenza artificiale
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Introduzione agli LLM in Python
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Scopri i fondamenti degli LLM e la rivoluzionaria architettura transformer su cui si basano!
Intelligenza artificiale
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Deep Learning intermedio con PyTorch
- IntermedioLivello di competenza
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Scopri le architetture di deep learning di base come CNN, RNN, LSTM e GRU per modellare immagini e dati sequenziali.
Intelligenza artificiale
Corso
Funzioni avanzate di Excel
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Migliora le tue abilità con Excel grazie a funzioni avanzate di riferimento, ricerca e database con esercizi pratici.
Data manipulation
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Introduction to Embeddings with the OpenAI API
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Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
Intelligenza artificiale
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Retrieval Augmented Generation (RAG) con LangChain
- IntermedioLivello di competenza
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Scopri i metodi più innovativi per integrare dati esterni con gli LLM usando Retrieval Augmented Generation (RAG) con LangChain.
Intelligenza artificiale
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Concetti di containerizzazione e virtualizzazione
- IntermedioLivello di competenza
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Impara le basi di VM, container, Docker e Kubernetes. Scopri le differenze per iniziare!
Sviluppo di software
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Test di ipotesi in Python
- IntermedioLivello di competenza
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Scopri come e quando usare i test di ipotesi più comuni come i test t, i test di proporzione e i test chi-quadrato in Python.
Probabilità e Statistica
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Introduzione alla regressione con statsmodels in Python
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Prevedi i prezzi delle case e il tasso di clic sugli annunci usando, analizzando e interpretando lanalisi di regressione con statsmodels in Python.
Probabilità e Statistica
Corso
Scrivere funzioni in Python
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Impara a usare le migliori pratiche per scrivere funzioni complesse, facili da mantenere e riutilizzare, con una buona documentazione.
Sviluppo di software
Corso
Preprocessing per il Machine Learning in Python
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Scopri come pulire e preparare i tuoi dati per lapprendimento automatico!
Machine Learning
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Introduzione a FastAPI
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 2.2K
Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.
Sviluppo di software
Corso
Tipi di dati in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
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Metti alla prova e amplia le tue conoscenze sui tipi di dati Python come liste, dizionari e tuple, e usali per risolvere problemi di scienza dei dati.
Sviluppo di software
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Introduzione a Kubernetes
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In questo corso imparerai le basi di Kubernetes e imparerai a distribuire e gestire i container usando i manifesti e le istruzioni kubectl.
Sviluppo di software
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Natural Language Processing (NLP) in Python
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Impara a gestire lanalisi del testo con le tecniche essenziali di NLP, dalla pre-elaborazione ai modelli avanzati di trasformatori.
Intelligenza artificiale
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Sviluppo software con GitHub Copilot
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Impara a usare GitHub Copilot per capire, scrivere e migliorare il codice con contesto, personalizzazione e funzioni intelligenti.
Intelligenza artificiale
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Campionamento in Python
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Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Probabilità e Statistica
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Financial Modeling in Excel
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Scopri come fare modelli finanziari con Excel, tipo flusso di cassa, analisi di scenari, valore temporale e budget di capitale.
Finanza applicata
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Programmazione assistita dall'AI per sviluppatori
- IntermedioLivello di competenza
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Migliora il tuo modo di programmare con lAI: fai in modo che il tuo assistente di programmazione scriva, provi e documenti il codice in modo efficace.
Intelligenza artificiale
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Lavorare con date e orari in Python
- IntermedioLivello di competenza
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Impara a gestire date e orari in Python.
Sviluppo di software
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Analisi esplorativa dei dati in R
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Impara a usare tecniche grafiche e numeriche per iniziare a capire la struttura dei tuoi dati.
Analisi esplorativa dei dati
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Concetti intermedi su GitHub
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Migliora le tue abilità su GitHub con il nostro corso intermedio su GitHub Projects, Amministrazione e funzioni di sicurezza avanzate.
Sviluppo di software
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Progettare sistemi agentici con LangChain
- IntermedioLivello di competenza
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Impara a usare le parti fondamentali degli agenti LangChain e crea agenti di chat personalizzati.
Intelligenza artificiale
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Test di ipotesi in R
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Scopri come e quando usare i test di ipotesi in R, come i test t, i test di proporzione e i test chi-quadrato.
Probabilità e Statistica
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Introduzione a Databricks SQL
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Impara Databricks SQL per lingegneria dei dati, lanalisi e i flussi di lavoro in tempo reale nellarchitettura lakehouse.
Data Engineering
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Web Scraping in Python
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Impara a recuperare e analizzare le informazioni da Internet usando la libreria Python scrapy.
Data Preparation
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Comprendere la data architecture moderna
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Scopri i pezzi chiave dellarchitettura moderna dei dati, dallacquisizione e distribuzione alla governance e allorchestrazione.
Data Engineering
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.
Aumenta le tue competenze sui dati con l'app di DataCamp
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