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Introduction to GPTs
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- 659 revisioni
Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
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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Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
Intelligenza artificiale
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Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Intelligenza artificiale
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In questo corso scoprirai il moderno framework MLOps, esplorando il ciclo di vita e limplementazione dei modelli di machine learning.
Machine Learning
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
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Intelligenza artificiale
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Intelligenza artificiale
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Intelligenza artificiale
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In questo corso di quattro ore imparerai le basi dellanalisi dei dati delle serie temporali in Python.
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In questo corso imparerai le basi dellapprendimento automatico per la classificazione.
Machine Learning
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Machine Learning
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In questo corso userai T-SQL, il tipo di SQL che si usa in SQL Server di Microsoft per analizzare i dati.
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Sviluppo di software
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Collabora con lAI per rendere recruiting, people ops e policy engagement più rapidi ed equi.
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Sviluppo di software
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Data manipulation
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Data Engineering
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Data Engineering
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Padroneggia il campionamento per avere statistiche più precise con meno dati.
Probabilità e Statistica
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Machine Learning
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
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Data Visualization
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This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Machine Learning
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Entra nel mondo dellapprendimento automatico e scopri come progettare, addestrare e implementare modelli end-to-end.
Machine Learning
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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