Data Science

Corsi di Data Science

La Data Science è il campo che trasforma dati grezzi in informazioni significative e decisioni intelligenti. In questa categoria, apprenderai come raccogliere, elaborare, analizzare, visualizzare e modellare dati utilizzando strumenti come Python, SQL, machine learning e piattaforme BI, preparandoti ad affrontare sfide reali basate sui dati.

4.5

Valutato in base a 314 recensioni.

6,507 Apprendenti

Già iscritto

Competenze acquisite:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAddestramento e valutazione dei modelliAddestramento ed evaluazione del modelloAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmi Multi-Armed BanditAlgoritmi geneticiAnalisi delle componenti principali (PCA)Analisi delle serieAnalisi di equità e biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applicazione delle RNN a compiti NLP (analisi del sentiment)Applied Calibration WorkflowsApprendimento a Differenza TemporaleApprocci al rilevamento degli oggettiApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow Data ModelAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasi di PyTorchBasi di TensorFlowBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering gerarchico e dendrogrammiCodifica delle featureCoefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingComprensione di RNN, LSTM e GRUCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConcetti di privacy dei datiConditional IndependenceConjugate PriorsConsapevolezza normativaContinual Learning TheoryConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCostruzione di pipelineCovarianza e decomposizione agli autovaloriCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: gestione del rumore e forme irregolariData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposizione di matriciDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Discesa del gradienteDistance CollapseDistribuzioni di probabilitàDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationElaborazione del Linguaggio NaturaleElaborazione delle immagini con OpenCVElaborazione di dati sequenziali e serie temporaliEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFine-tuning Pre-trained ModelsFondamenti di Ingegneria dei PromptFondamenti di Reinforcement LearningFondamenti di etica dell'AIFondamenti e algoritmi di clusteringForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFramework per un'AI responsabileFunzioni e insiemiFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGANGAN FundamentalsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: clustering probabilisticoGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGestione del Linguaggio NaturaleGestione di dati mancanti e categoriciGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplementazione di reti ricorrenti in PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputazione dei valori mancantiIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraliIntelligenza Artificiale GenerativaIntelligenza degli sciamiInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: principi e ottimizzazione dei clusterKernel MethodsKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimiti e derivateLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsMachine learning con scikit-learnManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMetodi di Programmazione DinamicaMetriche di valutazione per l'IA generativaMinimum-Norm SolutionsMisure statisticheModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelli di DiffusioneModelli di classificazione PythonMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeuroevoluzioneNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normalizzazione dei dati e metriche di distanzaNozioni di base su GymnasiumNull Handling in ArrowODE Formulations in Generative ModelsOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOttimizzazione degli iperparametriOttimizzazione evolutivaOttimizzazione tramite sciame di particelleOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPattern MiningPerfezionamento dei PromptPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPreprocessing dei DatiPreprocessing dei datiPrincipal Component Analysis TheoryPrincipi di trasparenzaProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProcessi decisionali eticiProgettazione di Output StrutturatoProgrammazione PythonPrompt-Based GeneralizationPrompting Chain-of-ThoughtPrompting Few-ShotPrompting di Ruolo e ContestoPulizia dei datiPyArrow API UsageQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegole di probabilitàRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressione lineare con PythonRegressione logisticaReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsResponsabilità nell'AIReti NeuraliReti neuraliReti neurali convoluzionaliRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRiduzione della dimensionalitàRilevamento degli outlierRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScalatura delle featureScore MatchingSelezione delle featureSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSistemi immunitari artificialiSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsStrutture Dati in PythonSubword Tokenization AlgorithmsSviluppo e valutazione end-to-end di modelliTecniche Monte CarloTemporal ValidationTeorema di BayesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformerTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceVAEVC DimensionValutazione dei PromptVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVettori e matriciVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application

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Tipo di Lezione

Tecnologie

Introduzione alle Reti Neurali con Python

4 ore

25 capitoli

Avanzato

16 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Reti neurali, Addestramento e valutazione dei modelli, Preprocessing dei dati, Ottimizzazione degli iperparametri, Machine learning con scikit-learn

Introduzione al Machine Learning con Python

4 ore

32 capitoli

Intermedio

26 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Machine learning con scikit-learn, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri

Introduzione a NLP con Python

5 ore

29 capitoli

Avanzato

Competenze acquisite: Elaborazione del Linguaggio Naturale, Gestione del Linguaggio Naturale

Introduzione a TensorFlow

2 ore

16 capitoli

Intermedio

3 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Basi di TensorFlow, Reti Neurali, Strutture Dati in Python, Preprocessing dei Dati

Regressione Lineare con Python

2 ore

19 capitoli

Intermedio

4 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Regressione lineare con Python, Addestramento ed evaluazione del modello

Classificazione con Python

3 ore

24 capitoli

Intermedio

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Programmazione Python, Modelli di classificazione Python, Regressione logistica, Preprocessing dei dati, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri

Analisi dei Cluster con Python

4 ore

34 capitoli

Intermedio

Competenze acquisite: Fondamenti e algoritmi di clustering, Gestione di dati mancanti e categorici, Normalizzazione dei dati e metriche di distanza, K-Means: principi e ottimizzazione dei cluster, Clustering gerarchico e dendrogrammi, DBSCAN: gestione del rumore e forme irregolari, Gaussian Mixture Models: clustering probabilistico

Reti Neurali Ricorrenti con Python

3 ore

22 capitoli

Intermedio

Competenze acquisite: Comprensione di RNN, LSTM e GRU, Implementazione di reti ricorrenti in PyTorch, Elaborazione di dati sequenziali e serie temporali, Applicazione delle RNN a compiti NLP (analisi del sentiment), Sviluppo e valutazione end-to-end di modelli

Matematica per la Data Science

5 ore

51 capitoli

Principiante

15 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Funzioni e insiemi, Analisi delle serie, Limiti e derivate, Integrali, Discesa del gradiente, Vettori e matrici, Trasformazioni lineari, Decomposizione di matrici, Regole di probabilità, Teorema di Bayes, Misure statistiche, Distribuzioni di probabilità

Preprocessing dei Dati e Feature Engineering

1 ora

12 capitoli

Principiante

8 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Pulizia dei dati, Imputazione dei valori mancanti, Rilevamento degli outlier, Codifica delle feature, Scalatura delle feature, Trasformazione dei dati, Feature engineering, Selezione delle feature, Costruzione di pipeline

Basi dell'Ingegneria dei Prompt

1 ora

9 capitoli

Principiante

2 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Fondamenti di Ingegneria dei Prompt, Prompting di Ruolo e Contesto, Prompting Few-Shot, Prompting Chain-of-Thought, Progettazione di Output Strutturato, Perfezionamento dei Prompt, Valutazione dei Prompt

Fondamenti di PyTorch

3 ore

20 capitoli

Avanzato

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Basi di PyTorch, Reti neurali, Addestramento e valutazione dei modelli

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Data Scientist

Analista di Big Data

Ingegnere NLP

Ingegnere di Deep Learning

Ricercatore Ai

$149k

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(Media negli Stati Uniti)

Aziende che assumono

*Fonte: Glassdoor

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Includendo 30 di le 30 migliori università degli U.S.A.

Corsi di Data Science: Informazioni chiave e domande

Introduzione ai corsi di Data Science

Offriamo numerosi corsi su ogni aspetto della data science, tra cui visualizzazione dei dati (come "Ultimate visualization with Python"), manipolazione dei dati con Python (come "Ultimate NumPy" o "Advanced Techniques in pandas"), SQL (come "Introduction to SQL") e machine learning (come "ML Introduction with scikit-learn" o "Introduction to Neural Networks").

Vantaggi dei nostri corsi di Data Science

Forniamo ai nostri clienti un curriculum completo, esperienza pratica e istruttori esperti.

Opportunità di carriera dopo il completamento dei corsi di Data Science

Dopo aver completato un corso di data science, è possibile intraprendere una carriera in diverse posizioni orientate ai dati, tra cui data scientist, data analyst, machine learning analyst, business intelligence analyst, data engineer, ecc.

Opzioni di Data Science

Informazioni sul certificato

Dopo aver completato uno qualsiasi dei nostri corsi relativi alla data science, riceverai un certificato che attesta le tue competenze e conoscenze in data science.

Come scegliere il corso di Data Science più adatto?

È necessario valutare i propri obiettivi, verificare i prerequisiti e rivedere il curriculum.

Qual è il miglior corso nella categoria Data Science?

Disponiamo di numerosi corsi validi nell'ambito della data science, tra cui si possono evidenziare "Advanced Techniques in pandas", "Ultimate Visualization with Python" e "ML Introduction with scikit-learn".

Perché dovrei considerare un corso online di Data Science con la vostra azienda?

Forniamo ai nostri clienti un curriculum completo, esperienza pratica e istruttori esperti.

Consigli per completare con successo un corso di Data Science

È importante mantenere l'organizzazione, apprendere in modo attivo e praticare regolarmente.

Qual è il costo della formazione per i corsi di Data Science?

Offriamo opzioni di prezzo flessibili. Il nostro Pro Plan parte da 49 $ al mese o 99 $ per tre mesi, con risparmi sul Pro Annual Plan a 144 $. L'Ultimate Plan è disponibile a 59 $ al mese, 147 $ per tre mesi o 299 $ annuali. Ogni piano include accesso a contenuti realizzati da esperti, sfide interattive e certificazione.

Quale corso di Data Science è più adatto ai principianti?

Per i principianti, buone opzioni possono essere "Introduction to SQL" e "Pandas First Steps".

Quali sono le competenze chiave per eccellere nella Data Science?

È preferibile possedere esperienza di base nella programmazione e conoscenze matematiche fondamentali.

Come si confronta la Data Science con il Machine Learning?

La Data Science si concentra sull'intero processo di lavoro con i dati, mentre il machine learning è una sotto-disciplina della data science che si occupa specificamente dello sviluppo e dell'applicazione di algoritmi che consentono ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni.

Qual è l'impatto della Data Science sull'industria?

La Data Science favorisce l'innovazione e l'efficienza in vari settori fornendo insight utili, migliorando il processo decisionale e ottimizzando i processi. Ad esempio, aiuta le aziende a comprendere le tendenze di mercato, il comportamento dei clienti e l'efficienza operativa.

Un corso di data science è difficile?

Il livello di difficoltà può variare in base al proprio background e alla complessità del corso. I corsi che offrono pratica e supporto rendono il processo di apprendimento più gestibile. Una conoscenza di base di statistica e programmazione può facilitare l'apprendimento.

Quale titolo di studio è necessario per la data science?

Sebbene non sia sempre richiesto un titolo specifico, molti data scientist possiedono lauree in Informatica, Statistica, Matematica o Ingegneria. Alcune posizioni possono richiedere titoli avanzati o certificazioni specialistiche, ma anche l'esperienza pratica e le competenze sono molto apprezzate.

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3.	Introduzione a NLP con Python	5 ore	29 capitoli
4.	Introduzione a TensorFlow	2 ore	16 capitoli
5.	Regressione Lineare con Python	2 ore	19 capitoli