Corso
Introduzione a Java
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
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Impara Java da zero con questo corso facile per i principianti, e diventa un asso nei concetti e nelle abilità di programmazione essenziali.
Sviluppo di software
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
Padroneggia le competenze che contanoSegui 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
Creare sistemi agentici scalabili
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Scopri cosa serve per far crescere gli agenti di intelligenza artificiale, con un po di aiuto da framework come MCP e A2A.
Intelligenza artificiale
Corso
Working with Microsoft Copilot
- BasicLivello di competenza
- 4.7+
- 4.7K
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
Intelligenza artificiale
Corso
Introduzione a Power Query in Excel
- BasicLivello di competenza
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Scopri Excel Power Query per trasformare e pulire i dati in modo avanzato e migliorare il tuo processo decisionale e di analisi.
Data Preparation
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Concetti di Data Storytelling
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Migliora le tue abilità nel raccontare storie con i dati e scopri come creare storie fantastiche che spingano il tuo pubblico a cambiare.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Strumenti per Python
- BasicLivello di competenza
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Continua a migliorare le tue competenze nella scienza dei dati imparando a usare gli iteratori e le comprensioni di lista.
Sviluppo di software
Corso
Introduzione alla cultura dei dati
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- 4.8+
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Scopri i componenti chiave per creare una solida cultura dei dati in azienda.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Manipolazione dei dati con dplyr
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Migliora le tue abilità con Tidyverse imparando a trasformare e gestire i dati con dplyr.
Data manipulation
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Introduzione ad Alteryx
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Entra nel mondo di Alteryx Designer e impara a navigare nello strumento per caricare, preparare e aggregare i dati.
Data Preparation
Corso
Importazione di dati in Python - livello intermedio
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Migliora le tue abilità nellimportazione dei dati in Python e impara a lavorare con i dati web e API.
Data Preparation
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AI pratica con Google Gemini e NotebookLM
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Impara a usare Gemini e NotebookLM per automatizzare le attività, aumentare la produttività e lavorare in modo più intelligente nellecosistema AI di Google.
Intelligenza artificiale
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Concetti di AWS
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Scopri il mondo di Amazon Web Services (AWS) e capisci perché è al top nel cloud computing.
Cloud
Corso
Introduzione alla Data Science in Python
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
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Dive into data science using Python and learn how to effectively analyze and visualize your data. No coding experience or skills needed.
Sviluppo di software
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Implementare le soluzioni di intelligenza artificiale nelle aziende
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Discover how to extract business value from AI. Learn to scope opportunities for AI, create POCs, implement solutions, and develop an AI strategy.
Intelligenza artificiale
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Formulating Analytical Questions
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Trasforma domande aziendali in quesiti analitici chiari e scopri le soluzioni più adatte.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Concetti di comunicazione dei dati
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- 4.8+
- 3.9K
No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Analisi Esplorativa dei Dati in Power BI
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Scopri come creare report efficaci con l’Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) di Power BI per individuare rapidamente insight e generare valore per il business.
Analisi esplorativa dei dati
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Caso di studio: HR Analytics in Power BI
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Metti in pratica le tue competenze per importare, analizzare e visualizzare i dati delle risorse umane (HR) usando Power BI.
Data manipulation
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Introduzione a Python per la finanza
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Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Finanza applicata
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Introduzione alla Shell
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The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Sviluppo di software
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ChatGPT intermedio
- BasicLivello di competenza
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Scopri come funzionano i modelli GPT e impara a creare prompt avanzati per sfruttare al massimo ChatGPT.
Intelligenza artificiale
Corso
Connessioni ai dati in Power BI
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Scopri i vari modi per migliorare le tue abilità nellimportazione dei dati in Power BI.
Data manipulation
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Caso di studio: analisi del churn dei clienti in Excel
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Analizzerai un set di dati di una società immaginaria chiamata Databel in Excel e dovrai capire perché i clienti se ne vanno.
Reporting
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Principi di Ingegneria del Software in Python
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Scopri modularità, documentazione e test automatizzati per risolvere problemi di data science in modo veloce e affidabile.
Sviluppo di software
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Introduzione a Google Sheets
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Rendi più vivaci i tuoi fogli Google Sheets imparando le cose di base come formule, operazioni e riferimenti alle celle.
Data Preparation
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Analizzare i dati in Tableau
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Migliora le tue competenze con Tableau grazie ad analisi e visualizzazioni avanzate.
Data Visualization
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Capire Microsoft Azure
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Scopri quanto sono potenti Microsoft Azure e il software di cloud computing per aiutarti a migliorare le tue abilità nellingegneria dei dati.
Cloud
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Case study di Data Literacy: analisi del lavoro da remoto
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Migliora le tue abilità con i dati guardando le politiche sul lavoro da casa.
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Introduzione alla Data Privacy
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Impara bene i principi della privacy dei dati e come mettere in atto i processi di privacy e sicurezza.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)
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Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.
Intelligenza artificiale
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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