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Introduzione ai bilanci in Power BI
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Scopri come usare il conto economico e il bilancio in Power BI
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349 Corsi
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
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Serverless Applications with AWS Lambda
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Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Cloud
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Gestire i dati mancanti in Python
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Impara a capire, analizzare, togliere e sostituire i dati mancanti in Python.
Data manipulation
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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
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Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R
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Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilità e Statistica
Corso
Analisi del carrello in Python
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Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con Python usando i dati di una libreria e creando consigli sui film.
Machine Learning
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Transazioni e gestione degli errori in SQL Server
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Impara a scrivere script che individuano e gestiscono gli errori e controllano più operazioni che succedono contemporaneamente.
Sviluppo di software
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Caso di studio: analisi e-commerce in Power BI
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In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.
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Simulazioni Monte Carlo in Python
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Impara a progettare e fare le tue simulazioni Monte Carlo usando Python!
Probabilità e Statistica
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AI for Data Analysts
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Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Intelligenza artificiale
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Time Series Analysis in SQL Server
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Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Data manipulation
Corso
Caso di studio: analisi dei dati sanitari in Power BI
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Prova Power BI con il nostro caso di studio sul settore sanitario. Analizza i dati, scopri informazioni utili sullefficienza e crea un dashboard.
Data Visualization
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Building AI Agents with CrewAI
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Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Intelligenza artificiale
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Introduzione all'analisi delle reti in Python
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Questo corso ti darà le competenze per analizzare, visualizzare e capire le reti usando la libreria NetworkX.
Probabilità e Statistica
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Supply Chain Analytics in Python
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Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
Analisi esplorativa dei dati
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Introduzione a Python in Power BI
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Scopri come usare gli script Python in Power BI per preparare i dati, creare visualizzazioni e calcolare i coefficienti di correlazione.
Data manipulation
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Analyzing Survey Data in R
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Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Probabilità e Statistica
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Lavorare con date e orari in R
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Impara le basi dellanalisi, della manipolazione e del calcolo di date e orari in R.
Sviluppo di software
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Marketing Analytics: Prevedere il churn dei clienti in Python
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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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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
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Importing and Managing Financial Data in Python
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In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
Finanza applicata
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Analisi delle serie temporali in Power BI
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Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Data Visualization
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Funzioni per manipolare i dati in SQL Server
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Scopri le funzioni più importanti per gestire, elaborare e trasformare i dati in SQL Server.
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Implementare Azure Security per sviluppatori
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Sicurezza Azure
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Web scraping in R
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Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.
Data Preparation
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Modelli multi-modali con Hugging Face
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Metti insieme testo, immagini, audio e video con gli ultimi modelli di intelligenza artificiale di Hugging Face e crea nuove immagini e video!
Intelligenza artificiale
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Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI
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In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
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String Manipulation with stringr in R
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
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Caso di studio: analisi di serie temporali cittadine in R
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Migliora la tua conoscenza degli argomenti trattati in Manipolazione delle serie temporali in R usando dati di casi reali.
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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