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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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781 Corsi

Corso

Julia intermedio

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 91 revisioni

Porta le tue competenze in Julia a un livello superiore con il nostro corso intermedio di Julia. Scopri cicli, strutture dati avanzate, timing e altro.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Observability in Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 34 revisioni

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

Cloud

4 ore 30 min

Corso

Elaborazione scalabile dei dati in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 29 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

Gemini for end-to-end SDLC

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 16 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

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 36 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

Espressioni regolari intermedie in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 38 revisioni

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

4 ore

Corso

Sentiment Analysis in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 99 revisioni

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

Machine Learning

4 ore

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

Analisi di portafoglio intermedia in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 74 revisioni

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

Finanza applicata

5 ore

Corso

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 19 revisioni

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

Cloud

1 ora 23 min

Corso

Google Workspace End User: Google Chat

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 29 revisioni

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Cloud

2 ore 30 min

Corso

Analizzare i dati del Censimento USA in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 39 revisioni

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

Analisi esplorativa dei dati

4 ore

Corso

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 18 revisioni

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Cloud

3 ore 30 min

Corso

Programmazione parallela in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 81 revisioni

Sfrutta il calcolo parallelo in R. Migliora l’analisi dei dati, accelera i calcoli ed elabora facilmente grandi dataset.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Modeling bayesiano con RJAGS

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 55 revisioni

In questo corso imparerai come usare modelli bayesiani più avanzati con RJAGS.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Introduzione all'Anomaly Detection in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 30 revisioni

Impara i test statistici per trovare i valori anomali e come usare algoritmi avanzati per calcolare il punteggio delle anomalie.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Ottimizzare il codice R con Rcpp

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 14 revisioni

Usa C++ per migliorare di brutto le prestazioni del tuo codice R.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Case Study: HR Analytics in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 81 revisioni

Scopri come analizzare i dati delle risorse umane in Tableau con questo caso di studio.

Data Visualization

3 ore

Corso

Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in R

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 23 revisioni

In questo corso ti preparerai per gli argomenti statistici più comuni, dalle distribuzioni ai test di ipotesi, ai modelli di regressione e molto altro ancora.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Riduzione della dimensionalità in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 100 revisioni

Impara le tecniche di riduzione dimensionale in R e padroneggia selezione ed estrazione delle feature per i tuoi dati e modelli.

Machine Learning

4 ore

Corso

Creare dashboard con flexdashboard

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 52 revisioni

In questo corso imparerai a creare dashboard statiche e interattive usando flexdashboard e shiny.

Reporting

4 ore

Corso

Caso di studio: analisi e-commerce in Tableau

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 65 revisioni

Nelle-commerce, aumentare le vendite e ridurre i costi sono priorità assolute. Esamina i dati di unazienda online di prodotti per animali.

Data Visualization

3 ore

Corso

Previsione della domanda di prodotto in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 31 revisioni

Individua i fattori chiave della domanda, analizza gli effetti stagionali e prevedi la domanda per una gerarchia di prodotti con un caso reale.

Probabilità e Statistica

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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