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Introduzione a GCP
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Scopri Google Cloud Platform (GCP) con questo corso su archiviazione, gestione dei dati e modernizzazione aziendale usando GCP.
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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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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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Crea workflow di marketing in n8n con agenti AI. Automatizza strategia di campagna, ottimizzazione delle conversioni e generazione di lead da zero.
Intelligenza artificiale
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Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
Intelligenza artificiale
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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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Migliora le tue abilità nella scienza delle decisioni creando strutture basate sui dati e mettendo in atto soluzioni efficaci.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Impara i concetti finanziari chiave come investimento di capitale, WACC e valore per gli azionisti.
Finanza applicata
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Scopri la differenza tra elaborazione in batch e streaming, come far crescere i sistemi di streaming e le applicazioni nel mondo reale.
Data Engineering
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Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Data manipulation
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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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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
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Impara a usare modelli basati su alberi e insiemi per fare previsioni di classificazione e regressione con tidymodels.
Machine Learning
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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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Smetti di riscrivere sempre gli stessi join e calcoli e passa a unanalisi ben gestita e scalabile usando i modelli di dati Sigma.
Reporting
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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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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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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
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Crea uno spazio Databricks Genie end-to-end: descrizioni, sinonimi, istruzioni, relazioni tabella, query di esempio, monitoraggio e benchmark.
Data Engineering
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Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
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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 configurare e gestire la tua infrastruttura Microsoft Fabric.
Altro
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
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Prova un chatbot che abbina i clienti ai prodotti ideali per la cura della pelle usando le tue abilità di suggerimento per ottenere risultati personalizzati.
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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Impara a fare previsioni sul futuro usando le previsioni delle serie temporali in R, compresi i modelli ARIMA e i metodi di livellamento esponenziale.
Probabilità e Statistica
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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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Scopri come analizzare e visualizzare i dati sul baseball con Power BI. Crea scatter plot, tornado chart e gauge per dare vita agli insight sul baseball.
Data Visualization
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Master le basi della valutazione dei flussi di cassa, analizza dati di mortalità umana e crea prodotti assicurativi vita in R.
Finanza applicata
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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.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.