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Sviluppo software con Cursor
- IntermedioLivello di competenza
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Crea codice pronto per la produzione con Cursor. Scopri i prompt AI, il refactoring, i test e i flussi di lavoro avanzati.
Intelligenza artificiale
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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Intelligenza artificiale
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Scopri le strategie di monetizzazione dei dati e dellintelligenza artificiale, crea infrastrutture etiche e allinea i prodotti agli obiettivi aziendali.
Intelligenza artificiale
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Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Sviluppo di software
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In questa Introduzione a DevOps imparerai le basi di DevOps e scoprirai i concetti chiave, gli strumenti e le tecniche per migliorare la produttività.
Sviluppo di software
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Intelligenza artificiale
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Metti insieme la tua legge sullintelligenza artificiale! Capire gli obblighi, i rischi e i requisiti della legge UE sullintelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale
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In questo corso imparerai le basi dellapprendimento automatico per la classificazione.
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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
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Learn to start developing deep learning models with Keras.
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Sviluppo di software
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Scopri come usare MLflow per semplificare la creazione di applicazioni di machine learning e approfondisci tracking, progetti e modelli.
Machine Learning
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Impara tutto quello che cè da sapere sulla sicurezza, la governance e lottimizzazione dei costi di AWS per prepararti alla certificazione Cloud Practitioner.
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Scopri come prendere decisioni aziendali migliori applicando framework pratici di dati, senza necessità di programmare.
Leadership
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In questo corso di quattro ore imparerai le basi dellanalisi dei dati delle serie temporali in Python.
Probabilità e Statistica
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Impara le tecniche di base per lavorare con il linguaggio naturale usando Python e come usarle per capire meglio i dati testuali del mondo reale.
Machine Learning
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Impara a usare le sfaccettature, i sistemi di coordinate e le statistiche in ggplot2 per creare grafici esplicativi che abbiano senso.
Data Visualization
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Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
Data Visualization
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Apprendi le basi della sicurezza AI per proteggere i sistemi, allineare la sicurezza agli obiettivi aziendali e ridurre i rischi principali.
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Impara le competenze essenziali usando Scikit-learn, SHAP e LIME per testare e costruire sistemi di IA trasparenti, affidabili e responsabili.
Intelligenza artificiale
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Scopri la teoria che sta dietro alla gestione responsabile dei tuoi dati per qualsiasi progetto di IA, dallinizio alla fine e oltre.
Intelligenza artificiale
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Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning allavanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.
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Impara a pulire i dati nel modo più veloce e preciso possibile per passare dai dati grezzi a informazioni super utili.
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Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
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In questo corso imparerai lapprendimento non supervisionato usando tecniche come il clustering gerarchico e k-means con la libreria SciPy.
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Scopri la scienza dei dati per manager e aziende e come usare i dati per rendere più forte la tua organizzazione.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Metti in atto progetti sperimentali e fai analisi statistiche affidabili per arrivare a conclusioni precise e valide!
Probabilità e Statistica
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Migliora le tue abilità con R imparando a scrivere funzioni efficienti e riutilizzabili.
Sviluppo di software
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Inizia il tuo viaggio nellapprendimento rinforzato! Scopri come gli agenti possono imparare a risolvere i problemi attraverso le interazioni.
Intelligenza artificiale
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Scopri tutta la potenza di BigQuery: impara le basi, fai le tue query e ottimizza i flussi di lavoro per unanalisi dei dati super efficiente.
Data Engineering
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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