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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Corso
Impara a gestire i dati delle serie temporali in R, come importarli, riassumerli e crearne dei sottoinsiemi, usando zoo, lubridate e xts.
Data manipulation
Corso
In questo corso imparerai come prevedere cosa succederà usando la regressione lineare, i modelli additivi generalizzati, le foreste casuali e xgboost.
Machine Learning
Corso
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Data Visualization
Corso
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara a fare previsioni sul futuro usando le previsioni delle serie temporali in R, compresi i modelli ARIMA e i metodi di livellamento esponenziale.
Probabilità e Statistica
Corso
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilità e Statistica
Corso
Questo corso ti dà unidea di base sul clustering e sulla riduzione della dimensionalità in R dal punto di vista dellapprendimento automatico.
Machine Learning
Corso
Esplora le variabili nascoste, come la personalità, usando analisi fattoriali esplorative e confermative.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara le basi dellanalisi, della manipolazione e del calcolo di date e orari in R.
Sviluppo di software
Corso
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine Learning
Corso
Diventa un esperto nellapplicazione dei modelli ARIMA (media mobile autoregressiva integrata) ai dati delle serie temporali usando R.
Probabilità e Statistica
Corso
In questo corso imparerai come fare inferenze usando modelli lineari.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara a progettare sondaggi usando strutture di progettazione comuni, per poi visualizzare e analizzare i risultati dei sondaggi.
Probabilità e Statistica
Corso
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilità e Statistica
Corso
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Sviluppo di software
Corso
Analizza i dati di testo in R usando il framework tidy.
Data manipulation
Corso
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Data Preparation
Corso
Questo corso spiega le idee principali del machine learning, tipo come creare e valutare modelli predittivi.
Machine Learning
Corso
Il corso Modello lineare generalizzato amplia il tuo kit di strumenti di regressione includendo la regressione logistica e di Poisson.
Probabilità e Statistica
Corso
Scopri come funzionano le date in R ed esplora il mondo delle istruzioni if, dei cicli e delle funzioni usando esempi finanziari.
Finanza applicata
Corso
Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.
Data Preparation
Corso
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilità e Statistica
Corso
Gestisci la complessità del tuo codice usando la programmazione orientata agli oggetti con i sistemi S3 e R6.
Sviluppo di software
Corso
Usa le tue abilità di manipolazione e visualizzazione dei dati per dare unocchiata ai voti storici dellAssemblea Generale delle Nazioni Unite.
Analisi esplorativa dei dati
Corso
Impara ad analizzare e visualizzare dati di rete con il pacchetto igraph e creare grafici di rete interattivi con threejs.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara a usare modelli basati su alberi e insiemi per fare previsioni di classificazione e regressione con tidymodels.
Machine Learning
Corso
Impara a visualizzare le serie temporali in R, poi fai pratica con un caso di studio sulla selezione dei titoli azionari.
Data Visualization
Corso
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
Corso
Scopri come accedere ai dati finanziari dai file locali e da fonti Internet.
Finanza applicata
Corso
Usa i pacchetti tidyr e purrr di tidyverse per creare, esplorare e valutare modelli di machine learning.
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.
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