Corso
Manipolazione dei dati in KNIME
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 248 revisioni
Automatizza la manipolazione dei dati con KNIME, padroneggiando unione, aggregazione, flussi di lavoro database e gestione avanzata dei file.
Data manipulation
Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
o
Corso
Automatizza la manipolazione dei dati con KNIME, padroneggiando unione, aggregazione, flussi di lavoro database e gestione avanzata dei file.
Data manipulation
Corso
Scopri come usare le tue conoscenze di SAS in R e analizzare i dati con questo software gratuito e potente.
Sviluppo di software
Corso
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Cloud
Corso
Scopri cosa sono i MLOps, inclusi gli strumenti e le pratiche che servono per automatizzare e scalare le app di machine learning.
Machine Learning
Corso
Impara a usare il pacchetto Bioconductor limma per lanalisi dellespressione genica differenziale.
Probabilità e Statistica
Corso
I GAM modellano le relazioni nei dati come funzioni non lineari altamente adattabili a diversi tipi di problemi di Data Science.
Probabilità e Statistica
Corso
In questo corso imparerai come usare la scienza dei dati per diverse attività di marketing comuni.
Machine Learning
Corso
Impara come fare trasformazioni avanzate con dplyr e come mettere il codice dplyr e ggplot2 nelle funzioni.
Data manipulation
Corso
Analizza i grafici delle serie temporali, usa i grafici bipartiti e impara a risolvere problemi complessi nellanalisi delle reti.
Probabilità e Statistica
Corso
Scopri i principi della feature engineering per i modelli di machine learning e come metterli in pratica usando il framework R tidymodels.
Machine Learning
Corso
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Cloud
Corso
Migliora la tua conoscenza degli argomenti trattati in Manipolazione delle serie temporali in R usando dati di casi reali.
Probabilità e Statistica
Corso
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Finanza applicata
Corso
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
Corso
Scopri come analizzare i dati delle risorse umane in Tableau con questo caso di studio.
Data Visualization
Corso
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
Corso
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Cloud
Corso
In questo corso imparerai come usare lapprendimento automatico nel campo delle risorse umane.
Machine Learning
Corso
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Cloud
Corso
Scopri come funzionano le obbligazioni, come valutarne il prezzo e come capire alcuni dei rischi usando i pacchetti numpy e numpy-financial.
Finanza applicata
Corso
Analizza big data con Spark e il pacchetto sparklyr in R, ed esplora Spark MLIb in sole 4 ore.
Data Engineering
Corso
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
Corso
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
Corso
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Cloud
Corso
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
Data Visualization
Corso
Impara la tecnica del bag of words per il text mining con R.
Machine Learning
Corso
Questo corso spiega le basi del trading finanziario e come usare quantstrat per creare strategie di trading basate sui segnali.
Finanza applicata
Corso
Scopri come usare i metodi di stima bayesiani per fare previsioni più accurate sui modelli di regressione lineare.
Probabilità e Statistica
Corso
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Cloud
Corso
Scopri tutte le competenze e gli strumenti che servono per diventare un asso nellelaborazione del linguaggio naturale in R.
Machine Learning
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.
Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.