Corso
Rimodellare i dati con tidyr
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 1.1K
Trasforma praticamente qualsiasi set di dati in un formato ordinato per rendere più facile lanalisi.
Data manipulation
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.
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Corso
Manipolazione dei dati in Snowflake
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 961
Impara a usare tecniche di manipolazione e analisi dei dati come le istruzioni CASE, le sottoquery e le CTE in Snowflake.
Data manipulation
Corso
Manipolare dati di serie temporali in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 824
Impara a gestire i dati delle serie temporali in R, come importarli, riassumerli e crearne dei sottoinsiemi, usando zoo, lubridate e xts.
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Corso
Tabelle pivot in Google Sheets
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 787
Impara a creare tabelle pivot e a sistemare velocemente un sacco di dati con pochi clic.
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Corso
Trasformazione dei dati in Alteryx
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 755
Scopri Alteryx per trasformare i dati, imparare a usare Crosstab, Transpose e ottimizzare il flusso di lavoro in questo corso interattivo.
Data manipulation
Corso
Introduzione ai database in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 734
In questo corso imparerai le basi dei database relazionali e come usarli.
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Corso
Manipolazione dei dati in Alteryx
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 713
Gestisci i dati usando unioni, join, analisi e ottimizzazione delle prestazioni in Alteryx.
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Corso
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 680
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
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Corso
Lavorare con i dati geospaziali in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 659
Questo corso ti insegnerà come integrare i dati spaziali nel tuo flusso di lavoro di Python Data Science.
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Corso
Query SQL intermedie con l'AI
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 625
Migliora le tue abilità SQL scrivendo prompt AI che creano query per ordinare, raggruppare, filtrare e classificare i dati.
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Corso
Introduzione all'analisi del testo in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 623
Analizza i dati di testo in R usando il framework tidy.
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Corso
Introduzione a Oracle SQL
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 606
Migliora le tue abilità con Oracle SQL, imparando le basi, come aggregare, combinare e personalizzare i dati.
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Corso
Tipi di dati e funzioni in Snowflake
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 597
Impara i tipi di dati e le funzioni di Snowflake per gestire testo, numeri e date mentre crei funzioni personalizzate e tabelle pivot.
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Corso
Window Functions in Snowflake
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 587
Scopri le funzioni della finestra Snowflake per risolvere problemi complessi con i dati usando classifiche, partizioni e calcoli continui.
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Corso
Introduzione a Polars
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 587
Scopri come trasformare, pulire e analizzare i dati in modo efficiente usando Polars, una libreria Python per la manipolazione veloce dei dati.
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Corso
Caso di studio: analisi dei dati sul mercato del lavoro in Power BI
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 562
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
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Corso
Manipolazione dei dati con data.table in R
- BasicLivello di competenza
- 4.7+
- 471
Impara i concetti fondamentali sulla manipolazione dei dati, come filtrare, selezionare e calcolare statistiche di gruppo usando data.table.
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Corso
Data Processing in Shell
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 465
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
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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.
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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.
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Corso
Time Series Analysis in SQL Server
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 429
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
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Corso
Gestire i dati mancanti in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 425
Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.
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Corso
Funzioni per manipolare i dati in SQL Server
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 379
Scopri le funzioni più importanti per gestire, elaborare e trasformare i dati in SQL Server.
Data manipulation
Corso
Introduzione a Python in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 358
Scopri come usare gli script Python in Power BI per preparare i dati, creare visualizzazioni e calcolare i coefficienti di correlazione.
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Corso
Calculations in Sigma
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 354
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
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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.
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Corso
Dati categoriali nel Tidyverse
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 307
Preparati a classificare! In questo corso lavorerai con dati non numerici, come titoli di lavoro o risposte a sondaggi, usando il panorama Tidyverse.
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Corso
Customer Segmentation in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 305
Learn how to segment customers in Python.
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Corso
Unire i dati con data.table in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 242
Questo corso ti insegnerà come unire e combinare set di dati con data.table.
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Corso
Analizzare i dati IoT in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 235
Scopri come importare, pulire e gestire i dati IoT in Python per prepararli per lapprendimento automatico.
Data manipulation
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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