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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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179 Corsi

Corso

Trading finanziario con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 317 revisioni

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

Finanza applicata

4 ore

Corso

Introduzione al Deep Learning in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 234 revisioni

Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando Keras 2.0 in Python.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Espressioni regolari in Python

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 226 revisioni

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

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Elaborazione di immagini in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 227 revisioni

Impara a lavorare, trasformare e modificare le immagini come vuoi.

Machine Learning

4 ore

Corso

Reinforcement Learning con Gymnasium in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 793 revisioni

Inizia il tuo viaggio nellapprendimento rinforzato! Scopri come gli agenti possono imparare a risolvere i problemi attraverso le interazioni.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Extreme Gradient Boosting con XGBoost

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 286 revisioni

Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning allavanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.

Machine Learning

4 ore

Corso

Creare agenti AI con Google ADK

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 600 revisioni

Crea un assistente per lassistenza clienti passo dopo passo con lAgent Development Kit (ADK) di Google.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Analisi di cluster in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1113 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

Machine Learning end-to-end

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 406 revisioni

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

Machine Learning

4 ore

Corso

Validazione dei modelli in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 1032 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

A/B Testing in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 416 revisioni

Impara ad applicare i test A/B in Python per condurre e analizzare esperimenti. Padroneggia p-value, controlli e analisi per guidare le decisioni aziendali.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Sviluppare pacchetti Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1042 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

Credit Risk Modeling in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 319 revisioni

Impara a preparare i dati delle richieste di credito e applicare machine learning e regole aziendali per ridurre il rischio e garantire la redditività.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Fondamenti di probabilità in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 224 revisioni

Impara i concetti fondamentali di probabilità come variabili casuali, media e varianza, distribuzioni di probabilità e probabilità condizionate.

Probabilità e Statistica

5 ore

Corso

Analizzare campagne di marketing con pandas

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 449 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

Riduzione della dimensionalità in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 988 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+
  • 322 revisioni

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

Data manipulation

4 ore

Corso

Gestione quantitativa del rischio in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 263 revisioni

Scopri la gestione del rischio, il valore a rischio e altro ancora applicati alla crisi finanziaria del 2008 usando Python.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Machine Learning per la finanza in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 243 revisioni

Modella e prevedi i valori dei dati azionari con modelli lineari, decision tree, random forest e neural network.

Machine Learning

4 ore

Corso

Lavorare con i dati geospaziali in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 299 revisioni

Questo corso ti insegnerà come integrare i dati spaziali nel tuo flusso di lavoro di Python Data Science.

Data manipulation

4 ore

Corso

Creare agenti AI con CrewAI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 114 revisioni

Crea team AI che collaborano, automatizzano i flussi di lavoro e generano contenuti con CrewAI.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Trasformazione dei dati con Polars

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 181 revisioni

Porta Polars oltre con manipolazione del testo, statistiche mobili, join di DataFrame e analisi avanzate.

Data manipulation

4 ore

Corso

Analisi del carrello in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 311 revisioni

Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con Python usando i dati di una libreria e creando consigli sui film.

Machine Learning

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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