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Production Machine Learning Systems
- IntermedioLivello di competenza
- 5
- 18 revisioni
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
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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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Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
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Scopri come usare la formattazione condizionale con i tuoi dati usando le opzioni già pronte e creando formule personalizzate.
Data manipulation
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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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Impara a progettare, automatizzare e monitorare pipeline di previsione scalabili in Python.
Machine Learning
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Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Proteggi i workload AWS: least-privilege IAM, credenziali temporanee, autorizzazione API, gestione dei segreti, crittografia e prove CloudTrail.
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Impara a visualizzare le serie temporali in R, poi fai pratica con un caso di studio sulla selezione dei titoli azionari.
Data Visualization
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Analizza i processi aziendali in R ed estrai insight utili da grandi set di dati sugli eventi.
Reporting
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
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Impara a sviluppare modelli di deep learning con Keras.
Intelligenza artificiale
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Esplora le variabili nascoste, come la personalità, usando analisi fattoriali esplorative e confermative.
Probabilità e Statistica
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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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Impara a creare motori di raccomandazione in Python usando tecniche di machine learning.
Machine Learning
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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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Scopri strumenti e tecniche per sfruttare i tuoi big data e facilitare esperienze positive per i tuoi utenti.
Machine Learning
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
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Impara la tecnica del bag of words per il text mining con R.
Machine Learning
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Usa lanalisi finanziaria in KNIME con dati reali, migliorando le tue abilità nella preparazione dei dati e nel flusso di lavoro.
Finanza applicata
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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.
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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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Impara a usare la Census API per lavorare con dati demografici e socioeconomici.
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Scopri il case study Tableau sulla supply chain analytics. Gestisci spedizioni e inventario, crea dashboard e migliora i risultati aziendali.
Data Visualization
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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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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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.
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Impara a visualizzare i big data in R usando ggplot2 e trelliscopejs.
Data Visualization
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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
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Scopri come usare le RNN per capire il tono del testo, creare frasi e tradurre tra lingue diverse.
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.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.