Corso
Generalized Linear Models in R
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- 4.8+
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The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
Probabilità e Statistica
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
Padroneggia le competenze che contanoSegui 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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Corso
Fondamenti di inferenza in R
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Impara a tirare conclusioni su una popolazione partendo da un campione di dati usando un processo chiamato inferenza statistica.
Probabilità e Statistica
Corso
Importing and Managing Financial Data in Python
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- 504
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
Finanza applicata
Corso
Introduzione a TensorFlow in Python
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Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando TensorFlow.
Machine Learning
Corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
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Scopri tutti i vantaggi dellanalisi bayesiana dei dati e usala in un sacco di casi reali!
Probabilità e Statistica
Corso
Fondamenti di PySpark
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Impara a usare la gestione distribuita dei dati e lapprendimento automatico in Spark con il pacchetto PySpark.
Data Engineering
Corso
Migliorare le prestazioni delle query in PostgreSQL
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Scopri come organizzare le tue query PostgreSQL per farle girare in un attimo.
Sviluppo di software
Corso
Case Study: Supply Chain Analytics in Power BI
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Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Data Visualization
Corso
Web scraping in R
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- 479
Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.
Data Preparation
Corso
Introduction to AWS Boto in Python
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Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Cloud
Corso
Rilevamento delle frodi in Python
- IntermedioLivello di competenza
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- 478
Impara a individuare le frodi usando Python.
Machine Learning
Corso
Supervised Learning in R: Regression
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 478
In questo corso imparerai come prevedere cosa succederà usando la regressione lineare, i modelli additivi generalizzati, le foreste casuali e xgboost.
Machine Learning
Corso
RNA-Seq with Bioconductor in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
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Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
Probabilità e Statistica
Corso
Data Processing in Shell
- IntermedioLivello di competenza
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Data manipulation
Corso
Visualizzare dati di serie temporali in Python
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Visualizza la stagionalità, le tendenze e altri modelli nei tuoi dati delle serie temporali.
Data Visualization
Corso
Introduzione alla modellazione lineare in Python
- IntermedioLivello di competenza
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- 463
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
Concetti di Monitoring per il Machine Learning
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 458
Scopri le sfide nel monitorare i modelli di Machine Learning in produzione, tra cui drift dei dati e concetti, e come gestire il degrado del modello.
Machine Learning
Corso
Sistemi multimodali con l'API di OpenAI
- IntermedioLivello di competenza
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Crea sistemi multimodali usando i modelli di testo e audio di OpenAI, compreso un chatbot per lassistenza clienti end-to-end!
Intelligenza artificiale
Corso
Intermediate Importing Data in R
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Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Data Preparation
Corso
Progettazione Sperimentale in R
- IntermedioLivello di competenza
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- 434
In questo corso imparerai le basi della progettazione sperimentale, una parte fondamentale di qualsiasi analisi dei dati.
Probabilità e Statistica
Corso
Visualizzare le serie temporali in R
- IntermedioLivello di competenza
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- 431
Impara a visualizzare le serie temporali in R, poi fai pratica con un caso di studio sulla selezione dei titoli azionari.
Data Visualization
Corso
Time Series Analysis in SQL Server
- IntermedioLivello di competenza
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- 429
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Data manipulation
Corso
Gestire i dati mancanti in Python
- IntermedioLivello di competenza
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Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.
Data manipulation
Corso
Introduzione ai bilanci in Power BI
- IntermedioLivello di competenza
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- 419
Scopri come usare il conto economico e il bilancio in Power BI
Finanza applicata
Corso
Foundations of Probability in Python
- IntermedioLivello di competenza
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Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
Probabilità e Statistica
Corso
Financial Modeling in Google Sheets
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Impara le basi della modellizzazione aziendale, come flussi di cassa, investimenti, rendite, ammortamento dei prestiti e altro ancora usando Google Sheets.
Finanza applicata
Corso
Cluster Analysis in R
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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine Learning
Corso
Visualizing Geospatial Data in Python
- IntermedioLivello di competenza
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Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Data Visualization
Corso
Intermediate Data Visualization with Seaborn
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Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Data Visualization
Corso
Rilevamento delle anomalie in Python
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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
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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