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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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181 Corsi

Corso

Creare agenti AI con CrewAI

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 90 revisioni

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

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Introduzione all'analisi delle reti in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 218 revisioni

Questo corso ti darà le competenze per analizzare, visualizzare e capire le reti usando la libreria NetworkX.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Creare workflow agentici con LlamaIndex

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 68 revisioni

Crea flussi di lavoro con agenti AI che possono pianificare, cercare, ricordare e collaborare usando LlamaIndex.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Modelli multi-modali con Hugging Face

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 163 revisioni

Metti insieme testo, immagini, audio e video con gli ultimi modelli di intelligenza artificiale di Hugging Face e crea nuove immagini e video!

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Gestire i dati mancanti in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 182 revisioni

Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduzione ad Amazon Bedrock

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 129 revisioni

Impara a usare Amazon Bedrock per accedere ai modelli di intelligenza artificiale di base e creare con lAI, senza dover gestire infrastrutture complicate.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Pensiero statistico in Python (Parte 2)

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 253 revisioni

Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Efficient AI Model Training with PyTorch

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.8+
  • 103 revisioni

Riduci i tempi di training dei large language models con Accelerator e Trainer per il distributed training

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Modelli GARCH in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 189 revisioni

Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Building Chatbots in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 150 revisioni

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

Machine Learning

4 ore

Corso

Scrivere codice efficiente con pandas

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 156 revisioni

Impara tecniche efficienti in pandas per ottimizzare il tuo codice Python.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Introduzione alla modellazione lineare in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 218 revisioni

Scopri i concetti e le applicazioni dei modelli lineari con Python e crea modelli per descrivere, prevedere ed estrarre informazioni dai modelli di dati.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Analizzare i dati IoT in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 108 revisioni

Scopri come importare, pulire e gestire i dati IoT in Python per prepararli per lapprendimento automatico.

Data manipulation

4 ore

Corso

Analyzing Social Media Data in Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 32 revisioni

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Data manipulation

4 ore

Corso

Analizzare i bilanci con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 112 revisioni

Impara ad analizzare i bilanci usando Python. Calcola i rapporti, valuta la salute finanziaria, gestisci i valori mancanti e presenta la tua analisi.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Machine Learning per il marketing con Python

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 172 revisioni

From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.

Machine Learning

4 ore

Corso

RAG end-to-end con Weaviate

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 18 revisioni

Diventa un esperto di RAG con Weaviate! Inserisci testo e immagini per il recupero e prova la ricerca vettoriale, BM25 e ibrida.

Intelligenza artificiale

2 ore

Corso

Python per utenti R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 79 revisioni

Questo corso è per chi usa R e vuole imparare Python in fretta!

Sviluppo di software

5 ore

Corso

Deep Learning avanzato con Keras

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 235 revisioni

Impara a sviluppare modelli di deep learning con Keras.

Intelligenza artificiale

4 ore

Corso

Modelli lineari generalizzati in Python

  • AvanzatoLivello di competenza
  • 4.7+
  • 145 revisioni

Aggiungi i modelli logistico e di Poisson al tuo set di strumenti di regressione e impara a usarli, capirli e verificarli, oltre che a fare previsioni.

Probabilità e Statistica

5 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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