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Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

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299 Corsi

Corso

Introduzione alle app di AI in Sigma

  • BasicLivello di competenza
  • 4.9+
  • 124 revisioni

Crea app interattive con lintelligenza artificiale in Sigma usando input degli utenti, azioni e interfacce super curate, senza bisogno di programmare.

Reporting

2 ore

Corso

Introduction to Power Automate

  • BasicLivello di competenza
  • 4.4+
  • 11 revisioni

Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

Intelligenza artificiale

3 ore

Corso

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 85 revisioni

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Cloud

1 ora 15 min

Corso

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 94 revisioni

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

1 ora 30 min

Corso

Strategia dei dati

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1737 revisioni

Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.

Data Management

1 ora

Corso

Caso di studio: Analisi dei dati di vendita in Alteryx

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 464 revisioni

Scopri Alteryx Designer in un caso di studio sui dati di vendita al dettaglio per migliorare lanalisi delle vendite e il processo decisionale strategico.

Data Preparation

2 ore

Corso

Conquering Data Bias

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 217 revisioni

Scopri tutto quello che puoi fare con i tuoi dati imparando a capire e ridurre i pregiudizi per analisi precise e modelli affidabili.

Data Management

2 ore

Corso

Lancio di prodotto con AI assistita

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 335 revisioni

Analizza le dinamiche di mercato e crea un piano strategico di ingresso per un produttore di veicoli elettrici usando lintelligenza artificiale generativa.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Visualizzazione dei dati del baseball in Power BI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 183 revisioni

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

1 ora

Corso

Buone pratiche di visualizzazione in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 303 revisioni

Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Data Visualization

1 ora

Corso

Introduzione a DataLab

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 108 revisioni

Impara le basi di DataLab, un notebook basato sullintelligenza artificiale per lanalisi e lesplorazione dei dati.

Reporting

1 ora

Corso

Gen AI: Navigate the Landscape

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 81 revisioni

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

Cloud

1 ora 15 min

Corso

AI-Assisted Restaurant Planning

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 344 revisioni

Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.

Intelligenza artificiale

1 ora

Corso

Data Fluency

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 274 revisioni

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)

2 ore

Corso

Case Study: Supply Chain Analytics in Power BI

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 178 revisioni

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

4 ore

Corso

Introduction to Julia

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 127 revisioni

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

R intermedio per la finanza

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 39 revisioni

Scopri come funzionano le date in R ed esplora il mondo delle istruzioni if, dei cicli e delle funzioni usando esempi finanziari.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Comunicare con i dati nel Tidyverse

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 193 revisioni

Sfrutta la potenza degli strumenti tidyverse per creare grafici di qualità professionale e report personalizzati che comunichino i tuoi risultati.

Data Visualization

4 ore

Corso

Introduzione alla Valutazione d'Azienda

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 159 revisioni

Impara a valutare unazienda con esempi pratici e casi reali usando il metodo del flusso di cassa attualizzato (DCF).

Finanza applicata

3 ore

Corso

Concetti di Informatica

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 168 revisioni

Scopri come funzionano i computer, crea algoritmi efficaci ed esplora la teoria computazionale per risolvere problemi del mondo reale.

Sviluppo di software

3 ore

Corso

Decodificare il Decision Modeling

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 170 revisioni

Migliora le tue capacità decisionali con modelli decisionali, metodi di analisi, gestione dei rischi e tecniche di ottimizzazione.

Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)

1 ora

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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