Vai al contenuto principale

Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud

Padroneggia le competenze che contano

Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.

  • Impara al tuo ritmo
  • Acquisisci esperienza pratica
  • Capitoli brevi e completi

Crea il tuo account gratuito

Continua con GoogleMostra più opzioni

o


Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.
127 Corsi

Corso

Introduzione a R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 2787 revisioni

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

4 ore

Corso

Introduzione al Tidyverse

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 1318 revisioni

Inizia a esplorare e visualizzare i tuoi dati con il tidyverse, una potente e popolare raccolta di strumenti per la scienza dei dati allinterno di R.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

R intermedio

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 1093 revisioni

Continua il tuo percorso per diventare un ninja di R imparando le istruzioni condizionali, i cicli e le funzioni sui vettori.

Sviluppo di software

6 ore

Corso

Manipolazione dei dati con dplyr

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 806 revisioni

Migliora le tue abilità con Tidyverse imparando a trasformare e gestire i dati con dplyr.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduzione alla statistica in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 2267 revisioni

Sviluppa le tue competenze statistiche e impara a raccogliere, analizzare e trarre conclusioni accurate dai dati.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Introduzione alla regressione in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 1624 revisioni

Prevedi i prezzi delle case e il tasso di clic sugli annunci usando, analizzando e interpretando lanalisi di regressione in R.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Introduzione all'importazione dei dati in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 405 revisioni

In questo corso imparerai a leggere file CSV, XLS e di testo in R usando strumenti come readxl e data.table.

Data Preparation

3 ore

Corso

Analisi esplorativa dei dati in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1353 revisioni

Impara a usare tecniche grafiche e numeriche per iniziare a capire la struttura dei tuoi dati.

Analisi esplorativa dei dati

4 ore

Corso

Unire i dati con dplyr

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1375 revisioni

Impara a mettere insieme i dati da più tabelle per rispondere a domande più complicate con dplyr.

Data manipulation

4 ore

Corso

Introduzione a R per la finanza

  • BasicLivello di competenza
  • 4.7+
  • 110 revisioni

Impara le strutture dati essenziali come elenchi e data frame e usa queste conoscenze direttamente su esempi finanziari.

Finanza applicata

4 ore

Corso

Test di ipotesi in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1091 revisioni

Scopri come e quando usare i test di ipotesi in R, come i test t, i test di proporzione e i test chi-quadrato.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Rimodellare i dati con tidyr

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 514 revisioni

Trasforma praticamente qualsiasi set di dati in un formato ordinato per rendere più facile lanalisi.

Data manipulation

4 ore

Corso

Reportistica con R Markdown

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 368 revisioni

R Markdown è un linguaggio di formattazione facile da usare per creare report dinamici dal codice R.

Reporting

4 ore

Corso

Pulizia dei dati in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 890 revisioni

Impara a pulire i dati nel modo più veloce e preciso possibile per passare dai dati grezzi a informazioni super utili.

Data Preparation

4 ore

Corso

Visualizzazione dei dati intermedia con ggplot2

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 1039 revisioni

Impara a usare le sfaccettature, i sistemi di coordinate e le statistiche in ggplot2 per creare grafici esplicativi che abbiano senso.

Data Visualization

4 ore

Corso

Fondamenti di probabilità in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 513 revisioni

In questo corso imparerai i concetti di variabili casuali, distribuzioni e condizionamento.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Campionamento in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 946 revisioni

Padroneggia il campionamento per avere statistiche più precise con meno dati.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Writing Efficient R Code

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 149 revisioni

Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.

Sviluppo di software

4 ore

Corso

Algebra lineare per la Data Science in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 158 revisioni

Questo corso è unintroduzione allalgebra lineare, uno dei temi matematici più importanti alla base della scienza dei dati.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Comunicare con i dati nel Tidyverse

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 224 revisioni

Sfrutta la potenza degli strumenti tidyverse per creare grafici di qualità professionale e report personalizzati che comunichino i tuoi risultati.

Data Visualization

4 ore

Corso

Regressione intermedia in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 859 revisioni

Impara a fare la regressione lineare e logistica con più variabili che spiegano i dati.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

Fondamenti di inferenza in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.7+
  • 61 revisioni

Impara a tirare conclusioni su una popolazione partendo da un campione di dati usando un processo chiamato inferenza statistica.

Probabilità e Statistica

4 ore

Corso

R intermedio per la finanza

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 45 revisioni

Scopri come funzionano le date in R ed esplora il mondo delle istruzioni if, dei cicli e delle funzioni usando esempi finanziari.

Finanza applicata

5 ore

Corso

Supervised Learning in R: Regression

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.6+
  • 110 revisioni

In questo corso imparerai come prevedere cosa succederà usando la regressione lineare, i modelli additivi generalizzati, le foreste casuali e xgboost.

Machine Learning

4 ore

Corso

Dealing With Missing Data in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 185 revisioni

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

Data Preparation

4 ore

Corso

Buone pratiche di visualizzazione in R

  • BasicLivello di competenza
  • 4.8+
  • 367 revisioni

Impara a comunicare i dati con grafici comuni, visualizzazioni alternative e migliorie visive basate sulla percezione.

Data Visualization

1 ora

Corso

Importazione intermedia di dati in R

  • IntermedioLivello di competenza
  • 4.8+
  • 312 revisioni

Analizza i dati in qualsiasi formato. Che si tratti di file flat, software statistico, database o dati direttamente dal web.

Data Preparation

3 ore

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.

Sviluppa le tue competenze sui dati con DataCamp for Mobile

Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.