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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Corso
Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.
Probabilità e Statistica
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Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Intelligenza artificiale
Corso
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Reporting
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You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
Finanza applicata
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Impara come fare trasformazioni avanzate con dplyr e come mettere il codice dplyr e ggplot2 nelle funzioni.
Data manipulation
Corso
Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.
Data Engineering
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Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Finanza applicata
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
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Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Cloud
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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Cloud
Corso
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
Corso
Impara ad analizzare, tracciare e modellare dati multivariati.
Probabilità e Statistica
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Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.
Sviluppo di software
Corso
Manipola i dati di testo, analizzali e molto altro ancora imparando a usare le espressioni regolari e le distanze tra stringhe in R.
Sviluppo di software
Corso
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Cloud
Corso
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Data manipulation
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Finanza applicata
Corso
Scopri come preparare e organizzare i tuoi dati per lanalisi predittiva.
Machine Learning
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Data Engineering
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Impara la programmazione difensiva in R per rendere il tuo codice più solido.
Sviluppo di software
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
Corso
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
Corso
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Analisi esplorativa dei dati
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Impara a creare visualizzazioni interattive dei dati, compreso come costruire e collegare widget usando Bokeh!
Data Visualization
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Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilità e Statistica
Corso
In questo corso imparerai come usare modelli bayesiani più avanzati con RJAGS.
Probabilità e Statistica
Corso
Usa C++ per migliorare di brutto le prestazioni del tuo codice R.
Sviluppo di software
Corso
Impara le basi della manipolazione dei dati in Julia. Scopri come controllare, trasformare, raggruppare e visualizzare i DataFrame usando dati reali.
Data manipulation
Corso
Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?
Intelligenza artificiale
Corso
Impara i test statistici per trovare i valori anomali e come usare algoritmi avanzati per calcolare il punteggio delle anomalie.
Probabilità e Statistica
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.
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