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Trasformazione dei dati in Alteryx
- BasicLivello di competenza
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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
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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Data manipulation
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Scopri i servizi Azure come Compute, Storage e Automation, con un po di pratica.
Cloud
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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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Diventa un asso nella pianificazione dei viaggi con WanderBot: crea suggerimenti, aumenta la tua sicurezza e semplifica la tua prossima avventura.
Intelligenza artificiale
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Migliora le tue abilità SQL scrivendo prompt AI che creano query per ordinare, raggruppare, filtrare e classificare i dati.
Data manipulation
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Impara a portare i dati in Microsoft Fabric, coprendo pipeline, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, sicurezza e aggiornamento del modello.
Altro
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
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Gestisci i dati usando unioni, join, analisi e ottimizzazione delle prestazioni in Alteryx.
Data manipulation
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Impara le strutture dati essenziali come elenchi e data frame e usa queste conoscenze direttamente su esempi finanziari.
Finanza applicata
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Impara le basi della matematica finanziaria con esercizi pratici su Excel ed esempi dal mondo reale.
Finanza applicata
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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
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Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Intelligenza artificiale
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
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Entra nel mondo della trasformazione digitale e preparati a diventare un agente del cambiamento in un panorama digitale che cambia in fretta.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
Corso
Allarga il tuo vocabolario di Google Sheets approfondendo i tipi di dati, come quelli numerici, logici e mancanti.
Data Preparation
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Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Data Visualization
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Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.
Data Management
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Scopri il servizio Power BI, impara a usare linterfaccia, prendi decisioni informate e sfrutta al massimo la potenza dei tuoi report.
Reporting
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Scopri come trasformare e analizzare i dati nel tuo account Microsoft Fabric.
Altro
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Con Python e NumPy, impara i concetti finanziari più importanti.
Finanza applicata
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Prova un chatbot che abbina i clienti ai prodotti ideali per la cura della pelle usando le tue abilità di suggerimento per ottenere risultati personalizzati.
Intelligenza artificiale
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Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Data manipulation
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Analizza le dinamiche di mercato e crea un piano strategico di ingresso per un produttore di veicoli elettrici usando lintelligenza artificiale generativa.
Intelligenza artificiale
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In questo corso imparerai i concetti di variabili casuali, distribuzioni e condizionamento.
Probabilità e Statistica
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
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Migliora le tue abilità nella scienza delle decisioni creando strutture basate sui dati e mettendo in atto soluzioni efficaci.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Scopri la differenza tra elaborazione in batch e streaming, come far crescere i sistemi di streaming e le applicazioni nel mondo reale.
Data Engineering
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Esplori i diversi livelli della creazione di soluzioni di gen AI, le offerte di Google Cloud e i fattori da considerare nella scelta di una soluzione.
Cloud
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Smetti di riscrivere sempre gli stessi join e calcoli e passa a unanalisi ben gestita e scalabile usando i modelli di dati Sigma.
Reporting
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In questo corso imparerai a usare e presentare modelli di regressione logistica per fare previsioni.
Machine Learning
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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