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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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776 Corsi

Corso

Modellazione con tidymodels in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 187 revisioni

Impara a semplificare i tuoi flussi di lavoro di machine learning con tidymodels.

Machine Learning

4 ore

Corso

Creare agenti AI con Haystack

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 47 revisioni

Crea un agente AI per lassistenza sanitaria usando Haystack, un framework open source per mettere insieme LLM e componenti esterni.

Intelligenza artificiale

1 ora 30 min

Corso

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 38 revisioni

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Cloud

5 ore 15 min

Corso

Analisi delle serie temporali in PostgreSQL

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 101 revisioni

Scopri come usare PostgreSQL per gestire efficacemente l’analisi delle serie temporali e applicare queste tecniche a dati reali.

Data manipulation

4 ore

Corso

Automating Release Briefs with Claude Cowork

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 17 revisioni

Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.

Intelligenza artificiale

15 min

Corso

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 35 revisioni

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Cloud

3 ore

Corso

Introduction to Gemini Enterprise

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 15 revisioni

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

Cloud

2 ore 15 min

Corso

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 23 revisioni

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Cloud

1 ora

Corso

Valutazione e analisi delle obbligazioni in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 91 revisioni

Impara a usare R per creare modelli per valutare e analizzare le obbligazioni e proteggerle dai cambiamenti dei tassi di interesse.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Lead Qualification and Scoring with Claude Cowork

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 18 revisioni

Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.

Intelligenza artificiale

15 min

Corso

Trading finanziario in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 79 revisioni

Questo corso spiega le basi del trading finanziario e come usare quantstrat per creare strategie di trading basate sui segnali.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Caso di studio: analisi finanziaria in KNIME

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 123 revisioni

Usa lanalisi finanziaria in KNIME con dati reali, migliorando le tue abilità nella preparazione dei dati e nel flusso di lavoro.

Finanza applicata

3 ore

Corso

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 13 revisioni

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Cloud

4 ore

Corso

Agent text-to-query con MongoDB e LangGraph

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 39 revisioni

Scopri come interagire con i tuoi dati usando agenti AI di conversione da testo a query con MongoDB e LangGraph.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Lavorare con DeepSeek in Python

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 107 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

Caso di studio: Supply Chain Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 72 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

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 24 revisioni

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Cloud

3 ore 48 min

Corso

Visualizzazione interattiva dei dati con plotly in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 86 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

Valutazione e analisi delle obbligazioni in Python

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 76 revisioni

Scopri come funzionano le obbligazioni, come valutarne il prezzo e come capire alcuni dei rischi usando i pacchetti numpy e numpy-financial.

Finanza applicata

4 ore

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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