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Machine Learning con modelli ad albero in R
- BasicLivello di competenza
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Impara a usare modelli basati su alberi e insiemi per fare previsioni di classificazione e regressione con tidymodels.
Machine Learning
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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Impara a usare modelli basati su alberi e insiemi per fare previsioni di classificazione e regressione con tidymodels.
Machine Learning
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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.
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Impara a creare dashboard interattive con R usando il potente pacchetto shinydashboard. Crea visualizzazioni dinamiche e coinvolgenti per il tuo pubblico.
Reporting
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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 un sacco di modi di programmare, tipo la programmazione imperativa e dichiarativa, procedurale, funzionale e orientata agli oggetti.
Sviluppo di software
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Data Visualization
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Cloud
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Modernizza le infrastrutture e le app con Google Cloud
Cloud
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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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Crea facilmente mappe web interattive con leaflet.
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Cloud
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Lavora con serie di rendimento dei fattori di rischio, studiane le proprietà empiriche e stima il value-at-risk.
Finanza applicata
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Sviluppo di software
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This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Cloud
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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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Impara i concetti fondamentali sulla manipolazione dei dati, come filtrare, selezionare e calcolare statistiche di gruppo usando data.table.
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Cloud
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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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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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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
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Automatizza la manipolazione dei dati con KNIME, padroneggiando unione, aggregazione, flussi di lavoro database e gestione avanzata dei file.
Data manipulation
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Scopri come usare le tue conoscenze di SAS in R e analizzare i dati con questo software gratuito e potente.
Sviluppo di software
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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