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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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776 Corsi

Corso

Rilevamento delle frodi in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 39 revisioni

Impara a beccare le frodi con lanalisi dei dati in R.

Machine Learning

4 ore

Corso

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 31 revisioni

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Cloud

5 ore 15 min

Corso

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 18 revisioni

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Slides

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 29 revisioni

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 ore 30 min

Corso

Observability in Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 29 revisioni

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Cloud

4 ore 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Calendar

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 22 revisioni

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 ore 45 min

Corso

Inferenza per dati categorici in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 119 revisioni

In questo corso imparerai come usare le tecniche statistiche per lavorare con i dati categoriali.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Elaborazione scalabile dei dati in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 28 revisioni

Impara a scrivere codice scalabile per lavorare con i big data in R usando i pacchetti bigmemory e iotools.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Google Workspace End User: Google Docs

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 23 revisioni

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 ore 30 min

Corso

Programmazione parallela con Dask in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 63 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

Google Workspace End User: Google Meet

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 24 revisioni

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 ore 30 min

Corso

Inferenza per dati numerici in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 118 revisioni

In questo corso imparerai le tecniche per fare inferenze statistiche sui dati numerici.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Analisi di portafoglio intermedia in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 73 revisioni

Migliora le tue competenze finanziarie per testare, analizzare e ottimizzare i portafogli finanziari.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 18 revisioni

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 ore 32 min

Corso

Gemini for end-to-end SDLC

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 11 revisioni

With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 14 revisioni

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Cloud

2 ore 6 min

Corso

Sentiment Analysis in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 98 revisioni

Impara lanalisi del sentiment identificando il linguaggio positivo e negativo, le intenzioni emotive specifiche e creando visualizzazioni accattivanti.

Machine Learning

4 ore

Corso

DataLab con SQL

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 47 revisioni

Migliora le tue capacità di analisi con questo corso pratico che usa SQL con i workbook di DataLab.

Reporting

1 ora

Corso

Analisi dei processi aziendali in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 45 revisioni

Analizza i processi aziendali in R ed estrai insight utili da grandi set di dati sugli eventi.

Reporting

4 ore

Corso

Gestione dei dati mancanti con imputazioni in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 108 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

Analizzare i dati del Censimento USA in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 38 revisioni

Visualizza e analizza rapidamente dati demografici del United States Census Bureau con gli strumenti tidyverse.

Analisi esplorativa dei dati

4 ore

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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