Corso
Analisi delle reti in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 122 revisioni
Impara ad analizzare e visualizzare dati di rete con il pacchetto igraph e creare grafici di rete interattivi con threejs.
Probabilità e Statistica
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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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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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Cloud
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Questo corso ti farà conoscere le macchine a vettori di supporto (SVM) in modo facile da capire, usando immagini e grafici.
Machine Learning
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In questo corso imparerai le tecniche per fare inferenze statistiche sui dati numerici.
Probabilità e Statistica
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Impara a sviluppare modelli di deep learning con Keras.
Intelligenza artificiale
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Impara a creare motori di raccomandazione in Python usando tecniche di machine learning.
Machine Learning
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Usa le tue competenze in finanza e R per fare backtest, analizzare e ottimizzare i portafogli finanziari.
Finanza applicata
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Fai pratica nel tirare conclusioni sensate basate sui dati in questo corso di quattro ore sullinferenza statistica in Python.
Probabilità e Statistica
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Impara a progettare, automatizzare e monitorare pipeline di previsione scalabili in Python.
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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Pulisci i dati master in Java usando metodi statistici, trasformazioni e convalida per app affidabili.
Importazione e pulizia dei dati
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Impara a risolvere problemi sempre più complicati usando simulazioni per creare e analizzare dati.
Probabilità e Statistica
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Diventa un esperto nellanalisi di marketing con Tableau. Dai unocchiata alle prestazioni, confronta i dati e ottimizza le strategie su tutti i canali.
Data Preparation
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Crea un agente AI per lassistenza sanitaria usando Haystack, un framework open source per mettere insieme LLM e componenti esterni.
Intelligenza artificiale
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Crea facilmente mappe web interattive con leaflet.
Data Visualization
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
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Usa la modellazione statistica in un contesto reale con la regressione logistica e gli alberi decisionali per modellare il rischio di credito.
Finanza applicata
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Lavora con serie di rendimento dei fattori di rischio, studiane le proprietà empiriche e stima il value-at-risk.
Finanza applicata
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Entra nel ruolo di CFO e impara a consigliare un consiglio di amministrazione sui KPI chiave mentre costruisci una previsione finanziaria.
Finanza applicata
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Usa lanalisi di sopravvivenza per lavorare con i dati relativi al tempo che passa e prevedere quanto tempo si sopravvive.
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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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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Scopri come gestire, visualizzare e fare test statistici attraverso una serie di casi di studio sullanalisi delle risorse umane.
Analisi esplorativa dei dati
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Dai unocchiata al dataset dello Stanford Open Policing Project e vedi come il genere influisce sul comportamento della polizia usando pandas.
Data manipulation
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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Sviluppo di software
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In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Data Visualization
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
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Scopri come usare PostgreSQL per gestire efficacemente l’analisi delle serie temporali e applicare queste tecniche a dati reali.
Data manipulation
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Passa da MATLAB imparando un po di Python di base e buttati sui pacchetti NumPy e Matplotlib.
Sviluppo di software
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Scopri come interagire con i tuoi dati usando agenti AI di conversione da testo a query con MongoDB e LangGraph.
Intelligenza artificiale
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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