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Introduzione al Data Modeling in Snowflake
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Entra nel mondo dinamico della modellazione dei dati con Snowflake!
Data Engineering
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
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Elaborazione di serie temporali in Python
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In questo corso imparerai le basi per lavorare con i dati delle serie temporali.
Data manipulation
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Elaborazione di immagini in Python
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Impara a lavorare, trasformare e modificare le immagini come vuoi.
Machine Learning
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Introduzione al Data Engineering
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Scopri il mondo dellingegneria dei dati in questo breve corso, che parla di strumenti e argomenti come ETL e cloud computing.
Data Engineering
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Database vettoriali per Embeddings con Pinecone
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Scopri come il database vettoriale Pinecone sta cambiando il modo di sviluppare le app di intelligenza artificiale!
Intelligenza artificiale
Corso
Introduction to Deep Learning in Python
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Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
Intelligenza artificiale
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Regressione intermedia in R
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Impara a fare la regressione lineare e logistica con più variabili che spiegano i dati.
Probabilità e Statistica
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Analisi finanziaria in Power BI
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Impara a fare analisi finanziarie in Power BI o usa le tue competenze finanziarie con le visualizzazioni dei dati di Power BI.
Finanza applicata
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Introduzione alla programmazione orientata agli oggetti in Java
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Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.
Sviluppo di software
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Classificatori lineari in Python
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In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.
Machine Learning
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Power Query intermedio in Excel
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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
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Python intermedio per la finanza
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Migliora le tue abilità in Python per la finanza, imparando a usare datetime, istruzioni if, DataFrame e altro ancora.
Finanza applicata
Corso
Introduction to Model Context Protocol (MCP)
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Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).
Intelligenza artificiale
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Analyzing Business Data in SQL
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Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Reporting
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Lavorare con i dati categorici in Python
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Impara a gestire e visualizzare i dati categorici usando pandas e seaborn.
Data manipulation
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Acquisizione dati semplificata con pandas
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Impara a prendere dati da formati di file e sistemi comuni come file CSV, fogli di calcolo, JSON, database SQL e API.
Data Preparation
Corso
Lavorare con Llama 3
- IntermedioLivello di competenza
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Scopri le ultime tecniche per usare Llama LLM in locale e integrarlo nel tuo stack.
Intelligenza artificiale
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Rimodellare i dati con pandas
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Riorganizza i DataFrame da un formato largo a uno lungo, impila e disimpila righe e colonne e gestisci i DataFrame multi-indice.
Data manipulation
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Creare agenti AI con Google ADK
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Crea un assistente per lassistenza clienti passo dopo passo con lAgent Development Kit (ADK) di Google.
Intelligenza artificiale
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Applicare SQL a problemi reali
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Trova tabelle, salva e gestisci nuove tabelle e viste, e scrivi codice SQL facile da mantenere per rispondere alle domande aziendali.
Reporting
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Sviluppo software con Cursor
- IntermedioLivello di competenza
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Crea codice pronto per la produzione con Cursor. Scopri i prompt AI, il refactoring, i test e i flussi di lavoro avanzati.
Intelligenza artificiale
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Apprendimento supervisionato in R: Classificazione
- IntermedioLivello di competenza
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In questo corso imparerai le basi dellapprendimento automatico per la classificazione.
Machine Learning
Corso
Introduction to Deep Learning with Keras
- IntermedioLivello di competenza
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Learn to start developing deep learning models with Keras.
Intelligenza artificiale
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Docker intermedio
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Impara a gestire build multistadio, strumenti di rete Docker e Docker Compose per avere app containerizzate al top!
Sviluppo di software
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Analisi delle serie temporali in Python
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In questo corso di quattro ore imparerai le basi dellanalisi dei dati delle serie temporali in Python.
Probabilità e Statistica
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Introduzione al Natural Language Processing in Python
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Impara le tecniche di base per lavorare con il linguaggio naturale usando Python e come usarle per capire meglio i dati testuali del mondo reale.
Machine Learning
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Visualizzazione dei dati intermedia con ggplot2
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Impara a usare le sfaccettature, i sistemi di coordinate e le statistiche in ggplot2 per creare grafici esplicativi che abbiano senso.
Data Visualization
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Explainable AI in Python
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Impara le competenze essenziali usando Scikit-learn, SHAP e LIME per testare e costruire sistemi di IA trasparenti, affidabili e responsabili.
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Pulizia dei dati in R
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Impara a pulire i dati nel modo più veloce e preciso possibile per passare dai dati grezzi a informazioni super utili.
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Gestione responsabile dei dati per l'AI
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Scopri la teoria che sta dietro alla gestione responsabile dei tuoi dati per qualsiasi progetto di IA, dallinizio alla fine e oltre.
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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