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Introduzione a Python
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
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Impara le basi dell’analisi dei dati con Python in sole 4 ore. Questo corso online ti introduce all’interfaccia di Python e ai pacchetti più usati.
Sviluppo di software
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
Padroneggia le competenze che contanoSegui 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
Introduzione a Power BI
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Impara le basi di Power BI e usa il software di visualizzazione dati per creare report di grande impatto.
Data Visualization
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Introduzione agli AI Agents
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- 4.8+
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Scopri le basi degli agenti AI, come funzionano e come si usano nella vita di tutti i giorni, senza bisogno di programmare.
Intelligenza artificiale
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Comprendere l'ingegneria del prompt
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Scopri come scrivere prompt efficaci con ChatGPT da applicare oggi stesso al tuo flusso di lavoro.
Intelligenza artificiale
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Introduzione a SQL
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Impara a creare e interrogare i database relazionali utilizzando SQL in sole due ore.
Data manipulation
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Etica dell'AI
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Esplora lEtica dellIA concentrandoti su principi, equità, riduzione dei bias e fiducia nel design dellIA.
Intelligenza artificiale
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Introduzione all'AI per il lavoro
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Scopri cos’è l’intelligenza artificiale e come usarla responsabilmente per lavorare meglio ed essere più produttivo.
Intelligenza artificiale
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Introduzione a R
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Impara le basi dellanalisi dei dati in R, compresi vettori, liste e data frame, e fai pratica con R con set di dati reali.
Sviluppo di software
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Python - Livello Intermedio
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Migliora le tue competenze nella scienza dei dati creando visualizzazioni con Matplotlib e manipolando DataFrames con pandas.
Sviluppo di software
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Comprendere la Data Science
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Unintroduzione alla data science senza necessità di programmare.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Lavorare con l'API di OpenAI
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Inizia a sviluppare applicazioni AI con l’API OpenAI. Scopri le funzionalità alla base di applicazioni AI popolari come ChatGPT.
Intelligenza artificiale
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Introduzione a Excel
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Impara le basi di Excel e usa questo strumento per condurre analisi dimpatto.
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SQL - Livello Intermedio
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Con query pratiche in ogni fase, questo corso ti insegna tutto ciò che serve per analizzare i dati con il tuo codice SQL.
Data manipulation
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Unire i dati in SQL
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Migliora le tue conoscenze di SQL unendo tabelle, applicando la teoria degli insiemi relazionali e usando le subquery.
Data manipulation
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Introduzione a Python per sviluppatori
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Impara le basi della programmazione in Python. Non serve sapere niente prima!
Sviluppo di software
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Capire il Cloud Computing
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Unintroduzione semplice al cloud computing, che spiega i concetti chiave, i termini e gli strumenti.
Cloud
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Manipolazione dei dati con pandas
- BasicLivello di competenza
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Impara a importare e pulire dati, calcolare statistiche e creare visualizzazioni con pandas.
Data manipulation
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Comprendere l'intelligenza artificiale
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- 17.3K
Impara i concetti di base dellIntelligenza Artificiale, come lapprendimento automatico, lapprendimento profondo, lNLP, lIA generativa e altro ancora.
Intelligenza artificiale
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Capire il Data Engineering
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Scopri come i data engineer pongono le basi per rendere possibile la data science, senza necessità di programmare.
Data Engineering
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Capire ChatGPT
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Impara a usare ChatGPT. Scopri le best practice per scrivere prompt ed esplora i casi duso aziendali più comuni di questo potente strumento di IA.
Intelligenza artificiale
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Introduzione alla Data Literacy (alfabetizzazione dei dati)
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I dati ci circondano: saper leggerli e interpretarli è una competenza essenziale.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Introduzione ai dati
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Scopri i dati in questo corso pratico. Impara le basi sui tipi e le strutture dei dati, il modello DIKW, letica dei dati e altro ancora.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Introduzione a DAX in Power BI
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Migliora le tue conoscenze di Power BI imparando i fondamenti delle Data Analysis Expressions, tra cui colonne calcolate, tabelle e misure.
Data manipulation
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Analisi dei dati su Excel
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Impara ad analizzare i dati con le Tabelle Pivot e le funzioni logiche intermedie prima di passare a strumenti come lanalisi what-if e le previsioni.
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Capire il Machine Learning
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Unintroduzione allapprendimento automatico senza bisogno di programmare.
Machine Learning
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Introduzione a Git
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Scopri le basi di Git per gestire le versioni nei tuoi progetti software e dati.
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Visualizzazione dei dati in Power BI
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Power BI è un potente strumento di visualizzazione dei dati che può essere utilizzato in report e dashboard.
Data Visualization
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Concetti sui Large Language Models (LLM)
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Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
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Manipolazione dei dati in SQL
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Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
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Concetti di IA generativa
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Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
Intelligenza artificiale
FAQs
Che cos'è la data science?
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.
Come posso imparare Data Science?
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.
Quali competenze sono necessarie per la data science?
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 cosa serve la data science?
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.
La data science è una carriera con buone opportunità professionali?
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.
È difficile diventare un Data Scientist?
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.
La data science richiede competenze di programmazione?
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.
Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?
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.
Quali argomenti posso studiare nell'ambito della data science?
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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