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Capire il GDPR
- BasicLivello di competenza
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Impara bene i principi del GDPR e come impostare processi che lo rispettino in questo corso completo.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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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Impara bene i principi del GDPR e come impostare processi che lo rispettino in questo corso completo.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Data Engineering
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Impara a usare tecniche di manipolazione e analisi dei dati come le istruzioni CASE, le sottoquery e le CTE in Snowflake.
Data manipulation
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Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Impara la manipolazione delle stringhe e diventa un esperto nelluso delle espressioni regolari.
Sviluppo di software
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Affronta il tuo lavoro di vendita in modo AI-first! Automatizza la ricerca di prospect, crea email personalizzate e semplifica le attività CRM con lAI.
Intelligenza artificiale
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Crea visualizzazioni dati interattive in Python con Plotly.
Data Visualization
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Impara a gestire e governare Azure con il nostro corso completo, perfetto per chi lavora con i dati e vuole diventare un esperto del cloud.
Cloud
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Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Data Engineering
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Migliora le tue abilità con R imparando a scrivere funzioni efficienti e riutilizzabili.
Sviluppo di software
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Impara a usare la convalida dei dati in Excel per migliorare la precisione, creare menu a tendina e gestire linventario e gli ordini senza problemi.
Data Management
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Migliora le tue abilità con i panda e rispondi alle domande di marketing unendo, suddividendo, visualizzando e molto altro ancora!
Analisi esplorativa dei dati
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Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
Intelligenza artificiale
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Crea visualizzazioni e dashboard dinamiche con Databricks, trasformando i dati grezzi in informazioni chiare e utili.
Data Visualization
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Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Intelligenza artificiale
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Fai domande sui dati in inglese semplice con Databricks Genie: crea spazi, cura il linguaggio aziendale e monitora la qualità.
Data Engineering
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Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Cloud
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Questo corso offre una panoramica delle opportunità e delle sfide che le aziende incontrano nel loro percorso di trasformazione digitale.
Cloud
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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Intelligenza artificiale
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Impara a collegare Tableau a diverse fonti di dati e a preparare i dati per unanalisi senza intoppi.
Data Preparation
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Migliora le tue abilità con Oracle SQL, imparando le basi, come aggregare, combinare e personalizzare i dati.
Data manipulation
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Impara a creare tabelle pivot e a sistemare velocemente un sacco di dati con pochi clic.
Data manipulation
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Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Data Visualization
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Padroneggia lAI per il marketing per pianificare campagne più intelligenti, creare contenuti di qualità e costruire agenti AI personalizzati.
Intelligenza artificiale
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Scopri come usare le tecniche statistiche con i fogli di calcolo per lavorare meglio con i tuoi dati e capirci di più.
Probabilità e Statistica
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Analizzerai un set di dati di una società immaginaria chiamata Databel in Tableau e dovrai capire perché i clienti se ne vanno.
Data Visualization
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Intelligenza artificiale
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Impara a creare un database PostgreSQL e scopri la struttura, i tipi di dati e come normalizzare i database.
Data Preparation
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
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Scopri come gli analisti di marketing usano i dati per capire i clienti e far crescere il business.
Leadership
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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