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Introduzione a SQL
- BasicLivello di competenza
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Impara a creare e interrogare i database relazionali utilizzando SQL in sole due ore.
Data manipulation
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 creare e interrogare i database relazionali utilizzando SQL in sole due ore.
Data manipulation
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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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Migliora le tue conoscenze di SQL unendo tabelle, applicando la teoria degli insiemi relazionali e usando le subquery.
Data manipulation
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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.
Data manipulation
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Scopri come capire cosa cè in un database: le tabelle, come sono collegate tra loro e i dati che contengono.
Analisi esplorativa dei dati
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Scopri come creare uno dei modi più efficienti per archiviare dati: i database relazionali!
Sviluppo di software
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Progetta database in SQL per processare, memorizzare e organizzare i dati in modo più efficiente.
Data Engineering
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Scopri come creare query per lanalisi e lingegneria dei dati con le funzioni finestra, larma segreta di SQL!
Sviluppo di software
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Impara le funzioni più importanti di PostgreSQL per gestire, elaborare e trasformare i dati.
Data manipulation
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Impara come analizzare una tabella SQL e condividere le tue scoperte con i capi.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Impara a usare SQL Server per fare le solite operazioni sui dati e diventa un esperto con questo sistema di database.
Sviluppo di software
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Impara SQL Querying con l’AI scrivendo prompt, generando query e analizzando dati per risolvere problemi reali.
Data manipulation
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Impara a scrivere query SQL per calcolare le metriche chiave che le aziende usano per misurare le prestazioni.
Reporting
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Trova tabelle, salva e gestisci nuove tabelle e viste, e scrivi codice SQL facile da mantenere per rispondere alle domande aziendali.
Reporting
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In questo corso userai T-SQL, il tipo di SQL che si usa in SQL Server di Microsoft per analizzare i dati.
Sviluppo di software
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Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Data Engineering
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Impara a creare i tuoi report e dashboard SQL e affina le tue abilità nellesplorazione, pulizia e convalida dei dati.
Reporting
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Migliora le tue abilità con Oracle SQL, imparando le basi, come aggregare, combinare e personalizzare i dati.
Data manipulation
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Impara a creare un database PostgreSQL e scopri la struttura, i tipi di dati e come normalizzare i database.
Data Preparation
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In questo corso, gli studenti impareranno a scrivere query che siano sia efficienti che facili da leggere e capire.
Sviluppo di software
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Migliora le tue abilità SQL scrivendo prompt AI che creano query per ordinare, raggruppare, filtrare e classificare i dati.
Data manipulation
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In questo corso teorico (non serve saper programmare), scoprirai i quattro principali database NoSQL e i motori più usati.
Data Engineering
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Padroneggia la programmazione di SQL Server imparando a creare, aggiornare ed eseguire funzioni e stored procedure.
Sviluppo di software
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Scopri come organizzare le tue query PostgreSQL per farle girare in un attimo.
Sviluppo di software
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Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Data Preparation
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Esplora modi per lavorare con dati di data e ora in SQL Server per lanalisi delle serie temporali
Data manipulation
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Impara a scrivere script che individuano e gestiscono gli errori e controllano più operazioni che succedono contemporaneamente.
Sviluppo di software
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Scopri come progettare e implementare trigger in SQL Server usando esempi reali.
Sviluppo di software
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Scopri le funzioni più importanti per gestire, elaborare e trasformare i dati in SQL Server.
Data manipulation
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Impara a scrivere query ricorsive e a interrogare strutture dati gerarchiche.
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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