Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
o
Corso
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
Corso
Scopri i concetti e le applicazioni dei modelli lineari con Python e crea modelli per descrivere, prevedere ed estrarre informazioni dai modelli di dati.
Probabilità e Statistica
Corso
Questo caso di studio su Power BI parla di un caso reale in cui si è usato DAX e le visualizzazioni per analizzare linventario.
Data Visualization
Corso
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Cloud
Corso
Impara a progettare sondaggi usando strutture di progettazione comuni, per poi visualizzare e analizzare i risultati dei sondaggi.
Probabilità e Statistica
Corso
Impara a risolvere problemi sempre più complicati usando simulazioni per creare e analizzare dati.
Probabilità e Statistica
Corso
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Sviluppo di software
Corso
Vuoi più tempo per il coding e meno per lamministrazione? Automatizza i brief di supporto al lancio di nuove funzionalità con Claude Cowork.
Intelligenza artificiale
Corso
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
Corso
Monitora e risolvi i problemi delle app AWS con Amazon CloudWatch e AWS X-Ray. Raccogli metriche e log, crea dashboard, imposta allarmi e traccia le richieste.
Cloud
Corso
Entra nel ruolo di CFO e impara a consigliare un consiglio di amministrazione sui KPI chiave mentre costruisci una previsione finanziaria.
Finanza applicata
Corso
Impara a leggere, esplorare e gestire i dati spaziali, poi usa le tue abilità per creare mappe informative con R.
Data Visualization
Corso
Impara come caricare, trasformare e trascrivere il parlato da file audio grezzi in Python.
Data manipulation
Corso
Impara le basi della modellizzazione aziendale, come flussi di cassa, investimenti, rendite, ammortamento dei prestiti e altro ancora usando Google Sheets.
Finanza applicata
Corso
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilità e Statistica
Corso
Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.
Finanza applicata
Corso
Impara a segmentare i clienti in Python.
Data manipulation
Corso
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Intelligenza artificiale
Corso
Impara a usare Python per capire perché i clienti se ne vanno e crea un modello per prevederlo.
Analisi esplorativa dei dati
Corso
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Data manipulation
Corso
Prendi e guarda i dati di Twitter, fai analisi del sentiment e della rete e mappa la posizione geografica dei tuoi tweet.
Data manipulation
Corso
Impara a usare Amazon Bedrock per accedere ai modelli di intelligenza artificiale di base e creare con lAI, senza dover gestire infrastrutture complicate.
Intelligenza artificiale
Corso
Applica il machine learning al marketing con Python: valore del cliente nel tempo, previsione dell’abbandono e segmentazione.
Machine Learning
Corso
Scopri come importare, pulire e gestire i dati IoT in Python per prepararli per lapprendimento automatico.
Data manipulation
Corso
Impara le basi per valutare le azioni.
Finanza applicata
Corso
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
Corso
Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.
Data Preparation
Corso
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Cloud
Corso
Semplifica i tuoi progetti di intelligenza artificiale creando modelli modulari e imparando a usare lottimizzazione avanzata con PyTorch Lightning!
Intelligenza artificiale
Corso
Impara le basi dell’A/B testing in R: progetta esperimenti, analizza dati, prevedi risultati e presenta tutto con visualizzazioni.
Probabilità e Statistica
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.