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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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781 Corsi

Corso

Analisi del carrello in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 99 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

Snowflake CoCo Essentials

  • BasicLivello di competenza
  • 5
  • 9 revisioni

Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Lavorare con DeepSeek in Python

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 107 revisioni

Scopri cosa cè davvero dietro tutto il clamore su DeepSeek! Crea app usando i modelli R1 e V3 di DeepSeek.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Creare agenti AI con Haystack

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 47 revisioni

Crea un agente AI per lassistenza sanitaria usando Haystack, un framework open source per mettere insieme LLM e componenti esterni.

Intelligenza artificiale

1 ora 30 min

Corso

Agent text-to-query con MongoDB e LangGraph

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 39 revisioni

Scopri come interagire con i tuoi dati usando agenti AI di conversione da testo a query con MongoDB e LangGraph.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Trading finanziario in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 83 revisioni

Questo corso spiega le basi del trading finanziario e come usare quantstrat per creare strategie di trading basate sui segnali.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 16 revisioni

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Cloud

4 ore

Corso

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 43 revisioni

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Cloud

3 ore

Corso

Programmazione parallela con Dask in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 66 revisioni

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

4 ore

Corso

Valutazione e analisi delle obbligazioni in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 91 revisioni

Impara a usare R per creare modelli per valutare e analizzare le obbligazioni e proteggerle dai cambiamenti dei tassi di interesse.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Caso di studio: analisi delle scorte in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 68 revisioni

Potenzia le tue competenze in Tableau con questo caso di studio sull’analisi delle scorte. Analizza un dataset, crea campi calcolati e visualizzazioni.

Data Visualization

2 ore

Corso

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 28 revisioni

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Cloud

3 ore 48 min

Corso

Gestione dei dati mancanti con imputazioni in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 109 revisioni

Diagnostica, visualizza e gestisci i dati mancanti con diverse tecniche di imputazione e consigli per migliorare i tuoi risultati.

Data manipulation

4 ore

Corso

Getting Started with Snowflake CoCo Desktop

  • BasicLivello di competenza
  • 5
  • 10 revisioni

Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Google Workspace End User: Google Sheets

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 30 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

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

Analisi dei dati da sondaggio in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 59 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

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 9 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

Feature Engineering in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 160 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

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

AI Infrastructure: Storage Options

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 25 revisioni

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

Cloud

1 ora

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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