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Corso
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
Impara a individuare le frodi usando Python.
Machine Learning
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Crea visualizzazioni accattivanti di dati geospaziali in Python con il pacchetto geopandas e le mappe folium.
Data Visualization
Corso
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
Corso
Visualizza la stagionalità, le tendenze e altri modelli nei tuoi dati delle serie temporali.
Data Visualization
Corso
Metti alla prova le tue conoscenze e preparati per il tuo prossimo colloquio esercitandoti con le domande sul machine learning in Python.
Machine Learning
Corso
Fai pratica nel tirare conclusioni sensate basate sui dati in questo corso di quattro ore sullinferenza statistica in Python.
Probabilità e Statistica
Corso
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
Corso
Entra nel ruolo di CFO e impara a consigliare un consiglio di amministrazione sui KPI chiave mentre costruisci una previsione finanziaria.
Finanza applicata
Corso
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
Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.
Machine Learning
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Impara a segmentare i clienti in Python.
Data manipulation
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Impara come caricare, trasformare e trascrivere il parlato da file audio grezzi in Python.
Data manipulation
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Impara a fare analisi delle immagini usando Keras con Python creando, addestrando e valutando reti neurali convoluzionali.
Intelligenza artificiale
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In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Data manipulation
Corso
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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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
Corso
Applica il machine learning al marketing con Python: valore del cliente nel tempo, previsione dell’abbandono e segmentazione.
Machine Learning
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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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Impara a risolvere problemi sempre più complicati usando simulazioni per creare e analizzare dati.
Probabilità e Statistica
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Impara a costruire pipeline che durino nel tempo.
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
Corso
Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.
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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In questo corso imparerai a usare e presentare modelli di regressione logistica per fare previsioni.
Machine Learning
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Analizza i grafici delle serie temporali, usa i grafici bipartiti e impara a risolvere problemi complessi nellanalisi delle reti.
Probabilità e Statistica
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Ottimizza i processi aziendali con la simulazione a eventi discreti. Impara a creare gemelli digitali con SimPy, pacchetto Python.
Probabilità e Statistica
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Impara tecniche efficienti in pandas per ottimizzare il tuo codice Python.
Sviluppo di software
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Passa da MATLAB imparando un po di Python di base e buttati sui pacchetti NumPy e Matplotlib.
Sviluppo di software
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Scopri come funzionano le obbligazioni, come valutarne il prezzo e come capire alcuni dei rischi usando i pacchetti numpy e numpy-financial.
Finanza applicata
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.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.