Corso
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 236 revisioni
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Data manipulation
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
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181 Corsi
Corso
Trasformazione dei dati con Polars
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 74 revisioni
Porta Polars oltre con manipolazione del testo, statistiche mobili, join di DataFrame e analisi avanzate.
Data manipulation
Corso
Gestione quantitativa del rischio in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
- 219 revisioni
Scopri la gestione del rischio, il valore a rischio e altro ancora applicati alla crisi finanziaria del 2008 usando Python.
Finanza applicata
Corso
Monitoring Machine Learning in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
- 364 revisioni
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Machine Learning
Corso
Introduzione alla Data Quality con Great Expectations
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 389 revisioni
Assicurati che i dati siano di alta qualità nei flussi di lavoro di scienza dei dati e ingegneria dei dati con la libreria Great Expectations di Python.
Data Engineering
Corso
Lavorare con i dati geospaziali in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 278 revisioni
Questo corso ti insegnerà come integrare i dati spaziali nel tuo flusso di lavoro di Python Data Science.
Data manipulation
Corso
Introduzione a TensorFlow in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 54 revisioni
Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando TensorFlow.
Machine Learning
Corso
Introduzione ai concetti finanziari in Python
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 435 revisioni
Con Python e NumPy, impara i concetti finanziari più importanti.
Finanza applicata
Corso
Graph RAG con LangChain e Neo4j
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.7+
- 106 revisioni
Crea sistemi RAG più accurati e affidabili con Graph RAG e hybrid RAG.
Intelligenza artificiale
Corso
Fondamenti di probabilità in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 202 revisioni
Impara i concetti fondamentali di probabilità come variabili casuali, media e varianza, distribuzioni di probabilità e probabilità condizionate.
Probabilità e Statistica
Corso
Regressione intermedia con statsmodels in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 575 revisioni
Impara a fare la regressione lineare e logistica con più variabili che spiegano i dati.
Probabilità e Statistica
Corso
Introduzione all'ottimizzazione in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 189 revisioni
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
Sviluppo di software
Corso
Elaborazione del linguaggio parlato in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
- 272 revisioni
Impara come caricare, trasformare e trascrivere il parlato da file audio grezzi in Python.
Data manipulation
Corso
Machine Learning for Finance in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 210 revisioni
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine Learning
Corso
Introduzione alla Predictive Analytics in Python
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 235 revisioni
In questo corso imparerai a usare e presentare modelli di regressione logistica per fare previsioni.
Machine Learning
Corso
Migliorare le tue visualizzazioni dei dati in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 305 revisioni
Impara a creare visualizzazioni accattivanti e interessanti che aiutano a comunicare i risultati in modo efficiente ed efficace.
Data Visualization
Corso
Modelli ARIMA in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
- 407 revisioni
Scopri i modelli ARIMA in Python e diventa un esperto nellanalisi delle serie temporali.
Machine Learning
Corso
Introduzione all'analisi di portafoglio in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
- 344 revisioni
Impara a calcolare misure significative di rischio e performance e a costruire un portafoglio ottimale per il trade-off rischio-rendimento desiderato.
Finanza applicata
Corso
Analisi del carrello in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 265 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
Corso
Introduzione a MongoDB in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 373 revisioni
Impara a gestire e analizzare dati strutturati in modo flessibile con MongoDB.
Data Engineering
Corso
Analytics per la supply chain con Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 92 revisioni
Sfrutta la potenza di Python e PuLP per ottimizzare le catene di approvvigionamento.
Analisi esplorativa dei dati
Corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
- IntermedioLivello di competenza
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- 258 revisioni
Scopri tutti i vantaggi dellanalisi bayesiana dei dati e usala in un sacco di casi reali!
Probabilità e Statistica
Corso
Vincere una competizione Kaggle con Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
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Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.
Machine Learning
Corso
Image Modeling with Keras
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
- 89 revisioni
Impara a fare analisi delle immagini usando Keras con Python creando, addestrando e valutando reti neurali convoluzionali.
Intelligenza artificiale
Corso
Caso di studio: sviluppare software in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.7+
- 295 revisioni
Crea app per il mondo reale con Python: prova a usare i principi dellOOP e dellingegneria del software per scrivere codice pulito e facile da mantenere.
Sviluppo di software
Corso
Metodi Ensemble in Python
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
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Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.
Machine Learning
Corso
Rilevamento delle anomalie in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 177 revisioni
Scopri le anomalie nellanalisi dei tuoi dati e dai una spinta al tuo kit di strumenti statistici Python in questo corso di quattro ore.
Probabilità e Statistica
Corso
Visualizing Geospatial Data in Python
- IntermedioLivello di competenza
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- 342 revisioni
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Data Visualization
Corso
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- AvanzatoLivello di competenza
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Scopri come fare in modo che i modelli GenAI riflettano davvero i valori umani e allo stesso tempo fai pratica con gli LLM avanzati.
Intelligenza artificiale
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Simulazioni Monte Carlo in Python
- IntermedioLivello di competenza
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- 163 revisioni
Impara a progettare e fare le tue simulazioni Monte Carlo usando Python!
Probabilità e Statistica
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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