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Gen AI Agents: Transform Your Organization
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 353
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
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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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Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.Corso
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
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This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Cloud
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
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Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.
Data Management
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Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Data Visualization
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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Intelligenza artificiale
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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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Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Data Visualization
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Diventa esperto in Data Fluency! Acquisisci competenze per persone e aziende, comprendi i comportamenti e crea una cultura data-fluent.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.
Intelligenza artificiale
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Impara le basi di DataLab, un notebook basato sullintelligenza artificiale per lanalisi e lesplorazione dei dati.
Reporting
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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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Preparati a classificare! In questo corso lavorerai con dati non numerici, come titoli di lavoro o risposte a sondaggi, usando il panorama Tidyverse.
Data manipulation
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Usa le tue competenze in finanza e R per fare backtest, analizzare e ottimizzare i portafogli finanziari.
Finanza applicata
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Scopri come configurare e gestire la tua infrastruttura Microsoft Fabric.
Altro
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Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Data Engineering
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Usa le tue abilità di manipolazione e visualizzazione dei dati per dare unocchiata ai voti storici dellAssemblea Generale delle Nazioni Unite.
Analisi esplorativa dei dati
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
Corso
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Corso
Migliora le tue abilità con KNIME grazie al nostro corso sulla trasformazione dei dati, le operazioni sulle colonne e lottimizzazione del flusso di lavoro.
Data Preparation
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Innovating with Google Cloud AI
Cloud
Corso
Scopri cosa sono i MLOps, inclusi gli strumenti e le pratiche che servono per automatizzare e scalare le app di machine learning.
Machine Learning
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Scopri come funzionano i computer, crea algoritmi efficaci ed esplora la teoria computazionale per risolvere problemi del mondo reale.
Sviluppo di software
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Impara a valutare unazienda con esempi pratici e casi reali usando il metodo del flusso di cassa attualizzato (DCF).
Finanza applicata
Corso
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Data manipulation
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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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Impara a creare visualizzazioni di dati interessanti con KNIME, che includono grafici, componenti e dashboard.
Data Visualization
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Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Reporting
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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
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Corso
Scopri come usare la formattazione condizionale con i tuoi dati usando le opzioni già pronte e creando formule personalizzate.
Data manipulation
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.
Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.