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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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404 Corsi

Corso

Database vettoriali per Embeddings con Pinecone

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 2457 revisioni

Scopri come il database vettoriale Pinecone sta cambiando il modo di sviluppare le app di intelligenza artificiale!

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Introduzione a FastAPI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1820 revisioni

Crea API robuste e pronte per la produzione con FastAPI, padroneggiando operazioni HTTP, validazione ed esecuzione async per pipeline dati e ML efficienti.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Introduction to Subagents

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 672 revisioni

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Progettare sistemi agentici con LangChain

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 2464 revisioni

Impara a usare le parti fondamentali degli agenti LangChain e crea agenti di chat personalizzati.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Introduzione a Kubernetes

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 1749 revisioni

In questo corso imparerai le basi di Kubernetes e imparerai a distribuire e gestire i container usando i manifesti e le istruzioni kubectl.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Analizzare i dati aziendali in SQL

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 292 revisioni

Impara a scrivere query SQL per calcolare le metriche chiave che le aziende usano per misurare le prestazioni.

Reporting

4 ore

Corso

Power Query intermedio in Excel

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1304 revisioni

Partendo dalle tue conoscenze di base su Power Query in Excel, questo corso di livello intermedio ti porta al livello successivo nella trasformazione dei dati.

Data Preparation

4 ore

Corso

AI per Data Analyst

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 186 revisioni

Usa lAI in ogni fase della tua analisi dei dati. Scrivi prompt più efficaci, valuta la qualità dei dati, trova insight da seguire e consegna lavoro affidabile.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Acquisizione dati semplificata con pandas

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 2163 revisioni

Impara a prendere dati da formati di file e sistemi comuni come file CSV, fogli di calcolo, JSON, database SQL e API.

Data Preparation

4 ore

Corso

Analisi finanziaria in Power BI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 595 revisioni

Impara a fare analisi finanziarie in Power BI o usa le tue competenze finanziarie con le visualizzazioni dei dati di Power BI.

Finanza applicata

6 ore

Corso

Gestione responsabile dei dati per l'AI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1345 revisioni

Scopri la teoria che sta dietro alla gestione responsabile dei tuoi dati per qualsiasi progetto di IA, dallinizio alla fine e oltre.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Lavorare con Llama 3

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 2532 revisioni

Scopri le ultime tecniche per usare Llama LLM in locale e integrarlo nel tuo stack.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Applicare SQL a problemi reali

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 1411 revisioni

Trova tabelle, salva e gestisci nuove tabelle e viste, e scrivi codice SQL facile da mantenere per rispondere alle domande aziendali.

Reporting

4 ore

Corso

Visualizzazione dei dati intermedia con ggplot2

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1059 revisioni

Impara a usare le sfaccettature, i sistemi di coordinate e le statistiche in ggplot2 per creare grafici esplicativi che abbiano senso.

Data Visualization

4 ore

Corso

Rimodellare i dati con tidyr

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 522 revisioni

Trasforma praticamente qualsiasi set di dati in un formato ordinato per rendere più facile lanalisi.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduzione ad Apache Kafka

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1009 revisioni

Padroneggia Apache Kafka! Dai concetti base all’architettura avanzata, impara a creare, gestire e risolvere problemi con Kafka per lo streaming dati reale!

Data Engineering

2 ore

Corso

Test di ipotesi in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1095 revisioni

Scopri come e quando usare i test di ipotesi in R, come i test t, i test di proporzione e i test chi-quadrato.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Pulizia dei dati in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 892 revisioni

Impara a pulire i dati nel modo più veloce e preciso possibile per passare dai dati grezzi a informazioni super utili.

Data Preparation

4 ore

Corso

Reportistica con R Markdown

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 368 revisioni

R Markdown è un linguaggio di formattazione facile da usare per creare report dinamici dal codice R.

Reporting

4 ore

Corso

Introduzione al Bash Scripting

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 586 revisioni

Crea pipeline di analytics nel cloud e gestisci dati su più file con Bash scripting.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Classificatori lineari in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 371 revisioni

In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.

Machine Learning

4 ore

Corso

SQL Server intermedio

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 276 revisioni

In questo corso userai T-SQL, il tipo di SQL che si usa in SQL Server di Microsoft per analizzare i dati.

Sviluppo di software

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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