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Julia intermedio
- BasicLivello di competenza
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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
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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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
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
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Impara a scrivere codice scalabile per lavorare con i big data in R usando i pacchetti bigmemory e iotools.
Sviluppo di software
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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
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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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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
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Impara lanalisi del sentiment identificando il linguaggio positivo e negativo, le intenzioni emotive specifiche e creando visualizzazioni accattivanti.
Machine Learning
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In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
Cloud
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Cloud
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Migliora le tue competenze finanziarie per testare, analizzare e ottimizzare i portafogli finanziari.
Finanza applicata
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
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Visualizza e analizza rapidamente dati demografici del United States Census Bureau con gli strumenti tidyverse.
Analisi esplorativa dei dati
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Cloud
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Sfrutta il calcolo parallelo in R. Migliora l’analisi dei dati, accelera i calcoli ed elabora facilmente grandi dataset.
Sviluppo di software
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Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Cloud
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In questo corso imparerai come usare modelli bayesiani più avanzati con RJAGS.
Probabilità e Statistica
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Impara i test statistici per trovare i valori anomali e come usare algoritmi avanzati per calcolare il punteggio delle anomalie.
Probabilità e Statistica
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Scopri tutte le competenze e gli strumenti che servono per diventare un asso nellelaborazione del linguaggio naturale in R.
Machine Learning
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Usa C++ per migliorare di brutto le prestazioni del tuo codice R.
Sviluppo di software
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Scopri come analizzare i dati delle risorse umane in Tableau con questo caso di studio.
Data Visualization
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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
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Impara le tecniche di riduzione dimensionale in R e padroneggia selezione ed estrazione delle feature per i tuoi dati e modelli.
Machine Learning
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Padroneggia la visualizzazione dei dati in Julia. Impara a creare grafici straordinari capendo quando e come usarli.
Data Visualization
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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Cloud
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In questo corso imparerai a creare dashboard statiche e interattive usando flexdashboard e shiny.
Reporting
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You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Cloud
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Prevedi il turnover dei dipendenti e pensa a delle strategie per farli restare.
Machine Learning
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Nelle-commerce, aumentare le vendite e ridurre i costi sono priorità assolute. Esamina i dati di unazienda online di prodotti per animali.
Data Visualization
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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
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.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.