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Creare agenti AI con CrewAI
- IntermedioLivello di competenza
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Crea team AI che collaborano, automatizzano i flussi di lavoro e generano contenuti con CrewAI.
Intelligenza artificiale
Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
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Crea team AI che collaborano, automatizzano i flussi di lavoro e generano contenuti con CrewAI.
Intelligenza artificiale
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Questo corso ti darà le competenze per analizzare, visualizzare e capire le reti usando la libreria NetworkX.
Probabilità e Statistica
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Crea flussi di lavoro con agenti AI che possono pianificare, cercare, ricordare e collaborare usando LlamaIndex.
Intelligenza artificiale
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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
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Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.
Data manipulation
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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
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Scopri come usare le RNN per capire il tono del testo, creare frasi e tradurre tra lingue diverse.
Intelligenza artificiale
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Visualizza la stagionalità, le tendenze e altri modelli nei tuoi dati delle serie temporali.
Data Visualization
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In questo corso imparerai come importare e gestire i dati finanziari in Python usando vari strumenti e fonti.
Finanza applicata
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Preparati per il tuo prossimo colloquio di statistica ripassando concetti come probabilità condizionate, test A/B, compromesso bias-varianza e altro ancora.
Probabilità e Statistica
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Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.
Probabilità e Statistica
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Riduci i tempi di training dei large language models con Accelerator e Trainer per il distributed training
Intelligenza artificiale
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Impara a usare Python per capire perché i clienti se ne vanno e crea un modello per prevederlo.
Analisi esplorativa dei dati
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Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.
Finanza applicata
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Impara a costruire pipeline che durino nel tempo.
Machine Learning
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Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Machine Learning
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Metti alla prova le tue conoscenze e preparati per il tuo prossimo colloquio esercitandoti con le domande sul machine learning in Python.
Machine Learning
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Ottimizza, scala e testa pipeline dati Polars per prestazioni pronte per la produzione.
Data manipulation
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Impara tecniche efficienti in pandas per ottimizzare il tuo codice Python.
Sviluppo di software
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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
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Scopri come importare, pulire e gestire i dati IoT in Python per prepararli per lapprendimento automatico.
Data manipulation
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In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Data manipulation
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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
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From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine Learning
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Diventa un esperto di RAG con Weaviate! Inserisci testo e immagini per il recupero e prova la ricerca vettoriale, BM25 e ibrida.
Intelligenza artificiale
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Questo corso è per chi usa R e vuole imparare Python in fretta!
Sviluppo di software
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Impara a segmentare i clienti in Python.
Data manipulation
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Impara a sviluppare modelli di deep learning con Keras.
Intelligenza artificiale
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Impara a creare motori di raccomandazione in Python usando tecniche di machine learning.
Machine Learning
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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
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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