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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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776 Corsi

Corso

Data Visualization in KNIME

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 211 revisioni

Impara a creare visualizzazioni di dati interessanti con KNIME, che includono grafici, componenti e dashboard.

Data Visualization

2 ore

Corso

Analisi dei dati da sondaggio in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 57 revisioni

Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Overturning Insurance Denials with Claude Cowork

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 16 revisioni

A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!

Intelligenza artificiale

15 min

Corso

Gemini for Application Developers

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 15 revisioni

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Casi di studio: analisi di reti in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 50 revisioni

Applica i concetti base dellanalisi di rete a grandi set di dati reali in 4 diversi casi di studio.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

AI Infrastructure: Storage Options

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 21 revisioni

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

Cloud

1 ora

Corso

Google Workspace End User: Google Sheets

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 25 revisioni

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Cloud

6 ore 30 min

Corso

Feature Engineering in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 157 revisioni

Scopri i principi della feature engineering per i modelli di machine learning e come metterli in pratica usando il framework R tidymodels.

Machine Learning

4 ore

Corso

AI Infrastructure: Deployment Types

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 18 revisioni

A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Analisi del carrello in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 96 revisioni

Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con R, analizzando i dati di vendita al dettaglio e creando consigli sui film.

Data manipulation

4 ore

Corso

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 16 revisioni

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

Cloud

1 ora 15 min

Corso

ChIP-seq con Bioconductor in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 54 revisioni

Impara come analizzare e interpretare i dati ChIP-seq con laiuto di Bioconductor usando un set di dati sul cancro umano.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Using AWS Security for Developers

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 12 revisioni

Secure the AWS workloads you ship: least-privilege IAM, short-lived credentials, API authorization, secrets handling, encryption, and CloudTrail evidence.

Cloud

3 ore

Corso

Introduzione a Spark con sparklyr in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 86 revisioni

Analizza big data con Spark e il pacchetto sparklyr in R, ed esplora Spark MLIb in sole 4 ore.

Data Engineering

4 ore

Corso

Model Armor: Securing AI Deployments

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 14 revisioni

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

Cloud

2 ore 30 min

Corso

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 12 revisioni

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

Cloud

3 ore

Corso

Ammortamento di un prestito in Google Sheets

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 51 revisioni

Scopri come creare un dashboard di ammortamento in Google Sheets usando formule finanziarie e condizionali.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 7 revisioni

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

Cloud

21 ore 15 min

Corso

Caso di studio: analisi dei dati sanitari in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 72 revisioni

Prova Tableau con il nostro caso di studio sul settore sanitario. Analizza i dati, scopri informazioni utili sullefficienza e crea una dashboard.

Data Visualization

3 ore

Corso

Analisi dei dati dei social media in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 91 revisioni

Prendi e guarda i dati di Twitter, fai analisi del sentiment e della rete e mappa la posizione geografica dei tuoi tweet.

Data manipulation

4 ore

Corso

Google Workspace End User: Google Drive

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 24 revisioni

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 ore 30 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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