Corso
Progettazione orientata all’utente in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 691
Scopri come creare visualizzazioni e report Power BI pensando agli utenti.
Data Visualization
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
Padroneggia le competenze che contanoSegui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
- Impara al tuo ritmo
- Acquisisci esperienza pratica
- Capitoli brevi e completi
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Corso
Introduzione all'ottimizzazione in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 690
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
Building Web Applications with Shiny in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 687
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Sviluppo di software
Corso
Riduzione della dimensionalità in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 684
Capisci il concetto di ridurre la dimensionalità dei tuoi dati e impara le tecniche per farlo in Python.
Machine Learning
Corso
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 680
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Data manipulation
Corso
Credit Risk Modeling in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 678
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
Finanza applicata
Corso
Intermediate Regression with statsmodels in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 670
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilità e Statistica
Corso
Pensare in modo statistico con Python (Parte 1)
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 660
Metti le basi per pensare in modo statistico e parlare la lingua dei tuoi dati.
Probabilità e Statistica
Corso
Lavorare con i dati geospaziali in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 659
Questo corso ti insegnerà come integrare i dati spaziali nel tuo flusso di lavoro di Python Data Science.
Data manipulation
Corso
Algebra lineare per la Data Science in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 651
Questo corso è unintroduzione allalgebra lineare, uno dei temi matematici più importanti alla base della scienza dei dati.
Probabilità e Statistica
Corso
Sentiment Analysis con Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 634
I clienti sono entusiasti dei tuoi prodotti o il tuo servizio lascia a desiderare? Scopri come fare unanalisi completa del sentiment.
Machine Learning
Corso
Introduzione all'analisi del testo in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 623
Analizza i dati di testo in R usando il framework tidy.
Data manipulation
Corso
Natural Language Processing con spaCy
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 604
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
Corso
Tipi di dati e funzioni in Snowflake
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 597
Impara i tipi di dati e le funzioni di Snowflake per gestire testo, numeri e date mentre crei funzioni personalizzate e tabelle pivot.
Data manipulation
Corso
Window Functions in Snowflake
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 587
Scopri le funzioni della finestra Snowflake per risolvere problemi complessi con i dati usando classifiche, partizioni e calcoli continui.
Data manipulation
Corso
Migliorare le prestazioni delle query in SQL Server
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 582
In questo corso, gli studenti impareranno a scrivere query che siano sia efficienti che facili da leggere e capire.
Sviluppo di software
Corso
Trading finanziario con Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 579
Impara a mettere in pratica strategie di trading personalizzate in Python, a testarle e a vedere come vanno!
Finanza applicata
Corso
Analisi del carrello in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 571
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
String Manipulation with stringr in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 564
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Sviluppo di software
Corso
Unsupervised Learning in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 555
Questo corso ti dà unidea di base sul clustering e sulla riduzione della dimensionalità in R dal punto di vista dellapprendimento automatico.
Machine Learning
Corso
Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 552
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Machine Learning
Corso
Building Dashboards with Dash and Plotly
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 550
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Data Visualization
Corso
Introduzione a Bioconductor in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 539
Impara a usare i pacchetti Bioconductor essenziali per la bioinformatica usando dati su virus, funghi, esseri umani e piante!
Probabilità e Statistica
Corso
Machine Learning con caret in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 537
Questo corso spiega le idee principali del machine learning, tipo come creare e valutare modelli predittivi.
Machine Learning
Corso
Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 530
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Data Preparation
Corso
Writing Functions and Stored Procedures in SQL Server
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 529
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Sviluppo di software
Corso
Caso di studio: analisi dei dati sanitari in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 528
Prova Power BI con il nostro caso di studio sul settore sanitario. Analizza i dati, scopri informazioni utili sullefficienza e crea un dashboard.
Data Visualization
Corso
Caso di studio: Net Revenue Management in Excel
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 523
Userai le tecniche di Net Revenue Management in Excel per unazienda che si occupa di beni di largo consumo.
Finanza applicata
Corso
Concetti NoSQL
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 521
In questo corso teorico (non serve saper programmare), scoprirai i quattro principali database NoSQL e i motori più usati.
Data Engineering
Corso
Tecniche statistiche in Tableau
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 517
Porta le tue abilità di reporting a un livello superiore con le funzioni statistiche integrate di Tableau.
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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