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Corso
Migliora la tua conoscenza degli argomenti trattati in Manipolazione delle serie temporali in R usando dati di casi reali.
Probabilità e Statistica
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In questo corso imparerai come usare la scienza dei dati per diverse attività di marketing comuni.
Machine Learning
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Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con R, analizzando i dati di vendita al dettaglio e creando consigli sui film.
Data manipulation
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Migliora le tue competenze finanziarie per testare, analizzare e ottimizzare i portafogli finanziari.
Finanza applicata
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Scopri come usare i metodi di stima bayesiani per fare previsioni più accurate sui modelli di regressione lineare.
Probabilità e Statistica
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Impara a beccare le frodi con lanalisi dei dati in R.
Machine Learning
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Diagnostica, visualizza e gestisci i dati mancanti con diverse tecniche di imputazione e consigli per migliorare i tuoi risultati.
Data manipulation
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Impara come analizzare e interpretare i dati ChIP-seq con laiuto di Bioconductor usando un set di dati sul cancro umano.
Probabilità e Statistica
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Scopri tutte le competenze e gli strumenti che servono per diventare un asso nellelaborazione del linguaggio naturale in R.
Machine Learning
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Impara a scrivere codice scalabile per lavorare con i big data in R usando i pacchetti bigmemory e iotools.
Sviluppo di software
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Metti alla prova le tue abilità con Shiny mentre crei app Shiny divertenti per situazioni della vita reale!
Reporting
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Impara a visualizzare i big data in R usando ggplot2 e trelliscopejs.
Data Visualization
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Visualizza e analizza rapidamente dati demografici del United States Census Bureau con gli strumenti tidyverse.
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Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
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Impara lanalisi del sentiment identificando il linguaggio positivo e negativo, le intenzioni emotive specifiche e creando visualizzazioni accattivanti.
Machine Learning
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In questo corso ti preparerai per gli argomenti statistici più comuni, dalle distribuzioni ai test di ipotesi, ai modelli di regressione e molto altro ancora.
Probabilità e Statistica
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Questo corso ti insegnerà come unire e combinare set di dati con data.table.
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Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
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Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
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In questo corso imparerai come usare modelli bayesiani più avanzati con RJAGS.
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Manipola i dati di testo, analizzali e molto altro ancora imparando a usare le espressioni regolari e le distanze tra stringhe in R.
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Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
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Analizza i processi aziendali in R ed estrai insight utili da grandi set di dati sugli eventi.
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Continua a imparare con purrr per creare codice iterativo solido, pulito e facile da mantenere.
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Prevedi il turnover dei dipendenti e pensa a delle strategie per farli restare.
Machine Learning
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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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