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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Corso
Usa le tue abilità di manipolazione e visualizzazione dei dati per dare unocchiata ai voti storici dellAssemblea Generale delle Nazioni Unite.
Analisi esplorativa dei dati
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Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Data Visualization
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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.
Data manipulation
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Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
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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Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Finanza applicata
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
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Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
Sviluppo di software
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Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!
Sviluppo di software
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Impara i concetti fondamentali sulla manipolazione dei dati, come filtrare, selezionare e calcolare statistiche di gruppo usando data.table.
Data manipulation
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
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Impara a creare visualizzazioni di dati interessanti con KNIME, che includono grafici, componenti e dashboard.
Data Visualization
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Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
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Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Data manipulation
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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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Machine Learning
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Scopri cosa cè davvero dietro tutto il clamore su DeepSeek! Crea app usando i modelli R1 e V3 di DeepSeek.
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Scopri come funzionano le obbligazioni, come valutarne il prezzo e come capire alcuni dei rischi usando i pacchetti numpy e numpy-financial.
Finanza applicata
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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