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Scalare con Google Cloud Operations
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Scalabilità con Google Cloud Operations
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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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Scalabilità con Google Cloud Operations
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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
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Impara a costruire pipeline che durino nel tempo.
Machine Learning
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Analizza i grafici delle serie temporali, usa i grafici bipartiti e impara a risolvere problemi complessi nellanalisi delle reti.
Probabilità e Statistica
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Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.
Probabilità e Statistica
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Riduci i tempi di training dei large language models con Accelerator e Trainer per il distributed training
Intelligenza artificiale
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Impara come fare trasformazioni avanzate con dplyr e come mettere il codice dplyr e ggplot2 nelle funzioni.
Data manipulation
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Impara a leggere, esplorare e gestire i dati spaziali, poi usa le tue abilità per creare mappe informative con R.
Data Visualization
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Impara tecniche efficienti in pandas per ottimizzare il tuo codice Python.
Sviluppo di software
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Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
Probabilità e Statistica
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Migliora le tue abilità con KNIME grazie al nostro corso sulla trasformazione dei dati, le operazioni sulle colonne e lottimizzazione del flusso di lavoro.
Data Preparation
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Impara ad analizzare e visualizzare dati di rete con il pacchetto igraph e creare grafici di rete interattivi con threejs.
Probabilità e Statistica
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Impara i concetti fondamentali sulla manipolazione dei dati, come filtrare, selezionare e calcolare statistiche di gruppo usando data.table.
Data manipulation
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This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
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Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Intelligenza artificiale
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Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.
Finanza applicata
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Impara a progettare sondaggi usando strutture di progettazione comuni, per poi visualizzare e analizzare i risultati dei sondaggi.
Probabilità e Statistica
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Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
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Impara le basi dell’A/B testing in R: progetta esperimenti, analizza dati, prevedi risultati e presenta tutto con visualizzazioni.
Probabilità e Statistica
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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
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Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
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Scopri cosa sono i MLOps, inclusi gli strumenti e le pratiche che servono per automatizzare e scalare le app di machine learning.
Machine Learning
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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
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Scopri tutto quello che puoi fare con i tuoi dati imparando a capire e ridurre i pregiudizi per analisi precise e modelli affidabili.
Data Management
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Impara a progettare, automatizzare e monitorare pipeline di previsione scalabili in Python.
Machine Learning
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Impara la tecnica del bag of words per il text mining con R.
Machine Learning
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Sviluppa il pensiero statistico applicando le tue competenze a dati reali per ottenere insight concreti.
Probabilità e Statistica
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
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Diventa un esperto di RAG con Weaviate! Inserisci testo e immagini per il recupero e prova la ricerca vettoriale, BM25 e ibrida.
Intelligenza artificiale
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Passa da MATLAB imparando un po di Python di base e buttati sui pacchetti NumPy e Matplotlib.
Sviluppo di software
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.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.