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Introduzione a Python
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 10.441 revisioni
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
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85 Corsi
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Introduzione a R
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- 2754 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
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Python - Livello Intermedio
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 5537 revisioni
Migliora le tue competenze nella scienza dei dati creando visualizzazioni con Matplotlib e manipolando DataFrames con pandas.
Sviluppo di software
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Introduzione a Python per sviluppatori
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 13.041 revisioni
Impara le basi della programmazione in Python. Non serve sapere niente prima!
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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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Git intermedio
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- 8441 revisioni
Scopri i rami e i repository remoti per il controllo delle versioni nei progetti collaborativi di software e dati usando Git!
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Introduzione al Tidyverse
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- 4.8+
- 1299 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.
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Introduzione ai concetti di GitHub
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- 5084 revisioni
Impara a usare le varie funzioni di GitHub, a muoverti nellinterfaccia e a fare le cose di tutti i giorni in modo collaborativo.
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Python intermedio per sviluppatori
- BasicLivello di competenza
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- 9348 revisioni
Immergiti nellecosistema Python, scopri i moduli e i pacchetti e impara a scrivere funzioni personalizzate!
Sviluppo di software
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R intermedio
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Continua il tuo percorso per diventare un ninja di R imparando le istruzioni condizionali, i cicli e le funzioni sui vettori.
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Introduzione ai database relazionali in SQL
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Scopri come creare uno dei modi più efficienti per archiviare dati: i database relazionali!
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Introduzione a Java
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Impara Java da zero con questo corso facile per i principianti, e diventa un asso nei concetti e nelle abilità di programmazione essenziali.
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Statistiche riepilogative e funzioni finestra in PostgreSQL
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Scopri come creare query per lanalisi e lingegneria dei dati con le funzioni finestra, larma segreta di SQL!
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Introduzione alla Data Science in Python
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Impara ad analizzare e visualizzare efficacemente i tuoi dati con Python e scopri la Data Science. Non serve saper programmare.
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Strumenti per Python
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- 1415 revisioni
Continua a migliorare le tue competenze nella scienza dei dati imparando a usare gli iteratori e le comprensioni di lista.
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Introduzione alle API in Python
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- 4602 revisioni
Immergiti nellentusiasmante mondo delle API mentre ti mostriamo le basi per usare e lavorare con le API Web usando Python.
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Concetti intermedi su GitHub
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- 4.8+
- 3380 revisioni
Migliora le tue abilità su GitHub con il nostro corso intermedio su GitHub Projects, Amministrazione e funzioni di sicurezza avanzate.
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Introduzione alle funzioni in Python
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Impara a scrivere le tue funzioni in Python ed esplora concetti chiave come lo scoping e la gestione degli errori.
Sviluppo di software
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Introduzione alla Shell
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La riga di comando Unix ti permette di combinare programmi esistenti in modi nuovi, automatizzare attività ripetitive ed eseguirli su cluster e cloud.
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Software Development with Claude Code
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Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
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Principi di Ingegneria del Software in Python
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Scopri modularità, documentazione e test automatizzati per risolvere problemi di data science in modo veloce e affidabile.
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Introduzione a Docker
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Scopri cosè Docker e perché è importante per chi lavora con i dati. Scopri i container Docker, le immagini e molto altro ancora.
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Strutture dati e algoritmi in Python
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Scopri le strutture dati come liste collegate, pile, code, tabelle hash e grafici; e anche gli algoritmi di ricerca e ordinamento!
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Scrivere funzioni in Python
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Impara a usare le migliori pratiche per scrivere funzioni complesse, facili da mantenere e riutilizzare, con una buona documentazione.
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Tipi di dati in Python
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Metti alla prova e amplia le tue conoscenze sui tipi di dati Python come liste, dizionari e tuple, e usali per risolvere problemi di scienza dei dati.
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Introduzione a SQL Server
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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.
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Introduzione alla programmazione orientata agli oggetti in Python
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Scopri i concetti base della programmazione orientata agli oggetti (OOP), creando classi e oggetti personalizzati!
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Scrivere codice Python efficiente
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Impara a scrivere codice efficiente che si esegua velocemente e usi le risorse in modo intelligente per evitare sprechi inutili.
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Java intermedio
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Impara a scrivere codice Java più pulito e intelligente con metodi, flusso di controllo e cicli.
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Introduzione a FastAPI
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Crea API robuste e pronte per la produzione con FastAPI, padroneggiando operazioni HTTP, validazione ed esecuzione async per pipeline dati e ML efficienti.
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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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