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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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732 Corsi

Corso

Sviluppare pacchetti R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 140 revisioni

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

4 ore

Corso

Building Dashboards with shinydashboard

  • BasicLivello di competenza
  • 4.6+
  • 74 revisioni

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Reporting

4 ore

Corso

Structural Equation Modeling with lavaan in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 74 revisioni

Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

MLOps per il business

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 139 revisioni

Scopri cosa sono i MLOps, inclusi gli strumenti e le pratiche che servono per automatizzare e scalare le app di machine learning.

Machine Learning

3 ore

Corso

Previsioni finanziarie in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 89 revisioni

Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Case Study: HR Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 73 revisioni

Scopri come analizzare i dati delle risorse umane in Tableau con questo caso di studio.

Data Visualization

3 ore

Corso

Python per utenti MATLAB

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 29 revisioni

Passa da MATLAB imparando un po di Python di base e buttati sui pacchetti NumPy e Matplotlib.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Programmazione parallela con Dask in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 62 revisioni

Scopri come usare la programmazione parallela Python con Dask per migliorare i tuoi flussi di lavoro e gestire in modo efficiente i big data.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Visualizzazione interattiva dei dati con plotly in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 81 revisioni

Scopri come usare plotly in R per creare visualizzazioni interattive dei dati e migliorare il modo in cui racconti le tue storie con i dati.

Data Visualization

4 ore

Corso

Analyzing US Census Data in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 61 revisioni

Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.

Analisi esplorativa dei dati

5 ore

Corso

Caso di studio: Supply Chain Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 70 revisioni

Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.

Data Visualization

4 ore

Corso

Generative AI Essentials with Snowflake

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.5+
  • 10 revisioni

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Case Studies in Statistical Thinking

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 79 revisioni

Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Formattazione condizionale in Google Sheets

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 97 revisioni

Scopri come usare la formattazione condizionale con i tuoi dati usando le opzioni già pronte e creando formule personalizzate.

Data manipulation

2 ore

Corso

Riduzione della dimensionalità in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 96 revisioni

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

Machine Learning

4 ore

Corso

Caso di studio: analisi delle scorte in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 61 revisioni

Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Data Visualization

2 ore

Corso

Lavorare con DeepSeek in Python

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 98 revisioni

Scopri cosa cè davvero dietro tutto il clamore su DeepSeek! Crea app usando i modelli R1 e V3 di DeepSeek.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Support Vector Machines in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 85 revisioni

Questo corso ti farà conoscere le macchine a vettori di supporto (SVM) in modo facile da capire, usando immagini e grafici.

Machine Learning

4 ore

Corso

NLP avanzato con spaCy

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 20 revisioni

Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.

Machine Learning

5 ore

Corso

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 22 revisioni

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Cloud

30 min

Corso

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 17 revisioni

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Cloud

8 ore 15 min

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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