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Corso
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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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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Padroneggia Microsoft Copilot in Word per scrivere più velocemente, capire subito i documenti e collaborare meglio.
Intelligenza artificiale
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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.
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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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Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
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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Diventa un esperto nellapplicazione dei modelli ARIMA (media mobile autoregressiva integrata) ai dati delle serie temporali usando R.
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Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Sviluppo di software
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Impara bene i principi del GDPR e come impostare processi che lo rispettino in questo corso completo.
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Impara a usare la piattaforma KNIME Analytics per accedere, pulire e analizzare i dati senza bisogno di scrivere codice o con pochissimo codice.
Data Preparation
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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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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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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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Scopri Alteryx per trasformare i dati, imparare a usare Crosstab, Transpose e ottimizzare il flusso di lavoro in questo corso interattivo.
Data manipulation
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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.
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Crea visualizzazioni e dashboard dinamiche con Databricks, trasformando i dati grezzi in informazioni chiare e utili.
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Gestisci i dati usando unioni, join, analisi e ottimizzazione delle prestazioni in Alteryx.
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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.
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Scopri i servizi Azure come Compute, Storage e Automation, con un po di pratica.
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Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
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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.
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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.
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Impara a fare previsioni sul futuro usando le previsioni delle serie temporali in R, compresi i modelli ARIMA e i metodi di livellamento esponenziale.
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Migliora le tue abilità con Oracle SQL, imparando le basi, come aggregare, combinare e personalizzare i dati.
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Migliora le tue abilità SQL scrivendo prompt AI che creano query per ordinare, raggruppare, filtrare e classificare i dati.
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This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
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Crea una strategia di lancio sul mercato con lAI generativa: individua i settori target, trova potenziali clienti e ottimizza le parole chiave del sito web.
Intelligenza artificiale
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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