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
Monitora e risolvi i problemi delle app AWS con Amazon CloudWatch e AWS X-Ray. Raccogli metriche e log, crea dashboard, imposta allarmi e traccia le richieste.
Cloud
Corso
Prova Tableau con il nostro caso di studio sul settore sanitario. Analizza i dati, scopri informazioni utili sullefficienza e crea una dashboard.
Data Visualization
Corso
Distribuisci, proteggi e gestisci app su AWS con Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch e X-Ray. Preparazione pratica per lesame DVA-C02.
Cloud
Corso
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Machine Learning
Corso
Impara come analizzare e interpretare i dati ChIP-seq con laiuto di Bioconductor usando un set di dati sul cancro umano.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.
Probabilità e Statistica
Corso
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
Corso
Scopri come sistemare gli iperparametri del tuo modello per avere i migliori risultati di previsione.
Machine Learning
Corso
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Cloud
Corso
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Cloud
Corso
Questo corso ti insegnerà come unire e combinare set di dati con data.table.
Data manipulation
Corso
Master le basi della valutazione dei flussi di cassa, analizza dati di mortalità umana e crea prodotti assicurativi vita in R.
Finanza applicata
Corso
In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
Data Visualization
Corso
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
Corso
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
Corso
Impara ad analizzare e modellare i dati sulle scelte dei clienti in R.
Probabilità e Statistica
Corso
Scopri come preparare e organizzare i tuoi dati per lanalisi predittiva.
Machine Learning
Corso
Metti alla prova le tue abilità con Shiny mentre crei app Shiny divertenti per situazioni della vita reale!
Reporting
Corso
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Cloud
Corso
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Cloud
Corso
Scopri come unire in modo efficace ed efficiente set di dati in formato tabellare usando la libreria Python Pandas.
Data manipulation
Corso
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Cloud
Corso
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Cloud
Corso
Impara lanalisi del sentiment identificando il linguaggio positivo e negativo, le intenzioni emotive specifiche e creando visualizzazioni accattivanti.
Machine Learning
Corso
Scopri come creare un dashboard di ammortamento in Google Sheets usando formule finanziarie e condizionali.
Finanza applicata
Corso
Impara a scrivere codice scalabile per lavorare con i big data in R usando i pacchetti bigmemory e iotools.
Sviluppo di software
Corso
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Cloud
Corso
Impara a visualizzare i big data in R usando ggplot2 e trelliscopejs.
Data Visualization
Corso
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Cloud
Corso
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Cloud
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.