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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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181 Corsi

Corso

Python intermedio per la finanza

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 967 revisioni

Migliora le tue abilità in Python per la finanza, imparando a usare datetime, istruzioni if, DataFrame e altro ancora.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Machine Learning end-to-end

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 348 revisioni

Entra nel mondo dellapprendimento automatico e scopri come progettare, addestrare e implementare modelli end-to-end.

Machine Learning

4 ore

Corso

Programmazione a oggetti intermedia in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 999 revisioni

Migliora le tue abilità nella programmazione orientata agli oggetti con descrittori, eredità multilivello e classi base astratte!

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Validazione dei modelli in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 884 revisioni

Impara le basi della validazione dei modelli, le tecniche di validazione e inizia a creare modelli validati e super efficaci.

Machine Learning

4 ore

Corso

Espressioni regolari in Python

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 198 revisioni

Impara la manipolazione delle stringhe e diventa un esperto nelluso delle espressioni regolari.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Analisi delle serie temporali in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 136 revisioni

In questo corso di quattro ore imparerai le basi dellanalisi dei dati delle serie temporali in Python.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Sviluppare pacchetti Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 940 revisioni

Impara a creare i tuoi pacchetti Python per rendere il tuo codice più facile da usare e condividere con gli altri.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Trading finanziario con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 286 revisioni

Impara a mettere in pratica strategie di trading personalizzate in Python, a testarle e a vedere come vanno!

Finanza applicata

4 ore

Corso

Analizzare campagne di marketing con pandas

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 425 revisioni

Migliora le tue abilità con i panda e rispondi alle domande di marketing unendo, suddividendo, visualizzando e molto altro ancora!

Analisi esplorativa dei dati

4 ore

Corso

Credit Risk Modeling in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 288 revisioni

Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Analisi di cluster in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 989 revisioni

In questo corso imparerai lapprendimento non supervisionato usando tecniche come il clustering gerarchico e k-means con la libreria SciPy.

Machine Learning

4 ore

Corso

Introduzione al Natural Language Processing in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 997 revisioni

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

4 ore

Corso

Ottimizzazione degli iperparametri in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 824 revisioni

Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.

Machine Learning

4 ore

Corso

A/B Testing in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 362 revisioni

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Natural Language Processing con spaCy

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 601 revisioni

Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Machine Learning

4 ore

Corso

Sentiment Analysis con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 442 revisioni

I clienti sono entusiasti dei tuoi prodotti o il tuo servizio lascia a desiderare? Scopri come fare unanalisi completa del sentiment.

Machine Learning

4 ore

Corso

Riduzione della dimensionalità in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 875 revisioni

Capisci il concetto di ridurre la dimensionalità dei tuoi dati e impara le tecniche per farlo in Python.

Machine Learning

4 ore

Corso

Introduzione ai database in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 283 revisioni

In questo corso imparerai le basi dei database relazionali e come usarli.

Data manipulation

4 ore

Corso

Feature Engineering per NLP in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 145 revisioni

Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per lapprendimento automatico.

Machine Learning

4 ore

Corso

Intermediate Data Visualization with Seaborn

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 453 revisioni

Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.

Data Visualization

4 ore

Corso

Creare dashboard con Dash e Plotly

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 286 revisioni

Scopri come creare dashboard interattive e piene di informazioni utili con Dash e Plotly.

Data Visualization

4 ore

Corso

Rimodellare i dati con pandas

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 802 revisioni

Riorganizza i DataFrame da un formato largo a uno lungo, impila e disimpila righe e colonne e gestisci i DataFrame multi-indice.

Data manipulation

4 ore

Corso

Agenti AI con Hugging Face smolagents

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 250 revisioni

Impara a creare agenti intelligenti che ragionano, agiscono e risolvono problemi del mondo reale usando Python.

Intelligenza artificiale

3 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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