Corso
Introduzione alle app di AI in Sigma
- BasicLivello di competenza
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Crea app interattive con lintelligenza artificiale in Sigma usando input degli utenti, azioni e interfacce super curate, senza bisogno di programmare.
Reporting
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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Crea app interattive con lintelligenza artificiale in Sigma usando input degli utenti, azioni e interfacce super curate, senza bisogno di programmare.
Reporting
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In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Data Visualization
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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Intelligenza artificiale
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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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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
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Padroneggia la gestione strategica dei dati per leccellenza aziendale.
Data Management
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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
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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
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In questo corso imparerai a usare e presentare modelli di regressione logistica per fare previsioni.
Machine Learning
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
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Innovating with Google Cloud AI
Cloud
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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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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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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Data Visualization
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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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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
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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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Scopri come configurare e gestire la tua infrastruttura Microsoft Fabric.
Altro
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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)
Corso
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
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Data Engineering
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Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Sviluppo di software
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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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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
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Scopri come funzionano le date in R ed esplora il mondo delle istruzioni if, dei cicli e delle funzioni usando esempi finanziari.
Finanza applicata
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Sfrutta la potenza degli strumenti tidyverse per creare grafici di qualità professionale e report personalizzati che comunichino i tuoi risultati.
Data Visualization
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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
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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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Migliora le tue capacità decisionali con modelli decisionali, metodi di analisi, gestione dei rischi e tecniche di ottimizzazione.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Trust and Security with Google Cloud
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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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