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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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95 Corsi

Corso

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 29 revisioni

In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.

Cloud

6 ore

Corso

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 13 revisioni

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

Cloud

1 ora 15 min

Corso

Model Armor: Securing AI Deployments

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 12 revisioni

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

Cloud

2 ore 30 min

Corso

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 6 revisioni

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

Cloud

21 ore 15 min

Corso

Google Workspace End User: Google Slides

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 26 revisioni

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 ore 30 min

Corso

Observability in Google Cloud

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 26 revisioni

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

Cloud

4 ore 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Drive

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 19 revisioni

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 ore 30 min

Corso

Google Workspace End User: Google Calendar

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 19 revisioni

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 ore 45 min

Corso

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.9+
  • 11 revisioni

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

Cloud

3 ore

Corso

Google Workspace End User: Google Docs

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 20 revisioni

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 ore 30 min

Corso

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 12 revisioni

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

Cloud

1 ora 30 min

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

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 18 revisioni

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 ore 32 min

Corso

Google Workspace End User: Google Meet

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 21 revisioni

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 ore 30 min

Corso

Gemini for end-to-end SDLC

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 10 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

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 17 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

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 16 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

Google Workspace End User: Google Chat

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 25 revisioni

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

Cloud

2 ore 30 min

Corso

Work with Gemini Models in BigQuery

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 17 revisioni

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

Cloud

1 ora

Corso

Streamline App Development with Gemini Code Assist

  • IntermedioLivello di competenza
  • 5
  • 11 revisioni

This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.

Cloud

2 ore

Corso

Manage Scalable Workloads in GKE

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 9 revisioni

Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

Cloud

7 ore 20 min

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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Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.