Corso
Matematica per Professionisti della Finanza
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 306 revisioni
Impara le basi della matematica finanziaria con esercizi pratici su Excel ed esempi dal mondo reale.
Finanza applicata
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
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79 Corsi
Corso
Comprendere la trasformazione digitale
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 576 revisioni
Entra nel mondo della trasformazione digitale e preparati a diventare un agente del cambiamento in un panorama digitale che cambia in fretta.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Strategia dei dati
- BasicLivello di competenza
- 4.7+
- 1770 revisioni
Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.
Data Management
Corso
MLOps completamente automatizzato
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 340 revisioni
Scopri larchitettura MLOps, le tecniche CI/CD/CM/CT e i modelli di automazione per implementare sistemi ML in grado di fornire valore nel tempo.
Machine Learning
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Svelare la Decision Science
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 291 revisioni
Migliora le tue abilità nella scienza delle decisioni creando strutture basate sui dati e mettendo in atto soluzioni efficaci.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Concetti di Streaming
- BasicLivello di competenza
- 4.7+
- 515 revisioni
Scopri la differenza tra elaborazione in batch e streaming, come far crescere i sistemi di streaming e le applicazioni nel mondo reale.
Data Engineering
Corso
Fondamenti di Finanza Aziendale
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 232 revisioni
Impara i concetti finanziari chiave come investimento di capitale, WACC e valore per gli azionisti.
Finanza applicata
Corso
Introduzione a GCP
- BasicLivello di competenza
- 4.7+
- 348 revisioni
Scopri Google Cloud Platform (GCP) con questo corso su archiviazione, gestione dei dati e modernizzazione aziendale usando GCP.
Cloud
Corso
Data Fluency
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 304 revisioni
Diventa esperto in Data Fluency! Acquisisci competenze per persone e aziende, comprendi i comportamenti e crea una cultura data-fluent.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Decodificare il Decision Modeling
- BasicLivello di competenza
- 4.7+
- 189 revisioni
Migliora le tue capacità decisionali con modelli decisionali, metodi di analisi, gestione dei rischi e tecniche di ottimizzazione.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Concetti di Informatica
- BasicLivello di competenza
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- 179 revisioni
Scopri come funzionano i computer, crea algoritmi efficaci ed esplora la teoria computazionale per risolvere problemi del mondo reale.
Sviluppo di software
Corso
Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilità e Statistica
Corso
Introduzione alla Valutazione d'Azienda
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Impara a valutare unazienda con esempi pratici e casi reali usando il metodo del flusso di cassa attualizzato (DCF).
Finanza applicata
Corso
Concetti dei paradigmi di programmazione
- BasicLivello di competenza
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Scopri un sacco di modi di programmare, tipo la programmazione imperativa e dichiarativa, procedurale, funzionale e orientata agli oggetti.
Sviluppo di software
Corso
Conquering Data Bias
- BasicLivello di competenza
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- 224 revisioni
Scopri tutto quello che puoi fare con i tuoi dati imparando a capire e ridurre i pregiudizi per analisi precise e modelli affidabili.
Data Management
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GDPR nella pratica: conformità e sanzioni
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Scopri il GDPR attraverso casi reali su diritti relativi ai dati, violazioni e sfide di conformità.
Data Management
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MLOps per il business
- BasicLivello di competenza
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- 150 revisioni
Scopri cosa sono i MLOps, inclusi gli strumenti e le pratiche che servono per automatizzare e scalare le app di machine learning.
Machine Learning
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AI Safety and Ethics
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Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Intelligenza artificiale
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Token Cost Management for Everyone
- BasicLivello di competenza
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Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
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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