Scienza dei Dati

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 667 recensioni.

7,804 Apprendenti

Già iscritto

Competenze acquisite:

A/B Test DesignAI GenerativaAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAddestramento e valutazione dei modelliAddestramento ed evaluazione del modelloAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAgent-Environment InteractionAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmi Multi-Armed BanditAlgoritmi geneticiAlignment and Generalization RisksAnalisi delle componenti principali (PCA)Analisi delle serieAnalisi di equità e biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applicazione della Random ForestApplicazione delle RNN a compiti NLP (analisi del sentiment)Applied Calibration WorkflowsApprendimento a Differenza TemporaleApprocci al rilevamento degli oggettiApproximate InferenceApproximate ReasoningApproximation TheoryArchitettura TransformerAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasi di PyTorchBasi di TensorFlowBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification AlgorithmsClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Classificazione dei nodiClustering TechniquesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering gerarchico e dendrogrammiCodifica delle featureCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceComprensione dell'architettura TransformerComprensione di RNN, LSTM e GRUCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConcetti di GraphSAGEConcetti di multi-head attentionConcetti di privacy dei datiConditional IndependenceConjugate PriorsConsapevolezza normativaContinual Learning TheoryContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCostruzione di pipelineCovarianza e decomposizione agli autovaloriCritical Analysis of NTK LimitationsCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: gestione del rumore e forme irregolariData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposizione di matriciDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeterminants and matrix rank Diffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Directional derivatives Discesa del gradienteDistance CollapseDistributional Analysis of Neural NetworksDistribuzioni di probabilitàDocument Chunking and IndexingDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEigenvalues and eigenvectors Elaborazione del Linguaggio NaturaleElaborazione delle immagini con OpenCVElaborazione di dati sequenziali e serie temporaliEmpirical Risk MinimizationEncoder-Decoder ArchitectureEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisError Propagation in Deep NetworksEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploration vs. ExploitationExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFeed-Forward NetworksFine-tuning Pre-trained ModelsFondamenti di Ingegneria dei PromptFondamenti di Reinforcement LearningFondamenti di etica dell'AIFondamenti e algoritmi di clusteringFondamenti matematici dell'attenzioneForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFramework per un'AI responsabileFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunzioni e insiemiFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGANGAN FundamentalsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: clustering probabilisticoGaussian Process CorrespondenceGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGestione dei valori nulli in ArrowGestione del Linguaggio NaturaleGestione di dati mancanti e categoriciGradient Boosting for TSGradient DescentGraph LaplaciansGraph Representation in PythonHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingImplementazione dei Transformer in PythonImplementazione di reti ricorrenti in PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputazione dei valori mancantiIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInfinite-Width Neural Network TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesInformation-Theoretic ReasoningIntegraliIntelligenza degli sciamiInteroperabilità dei datiInterpretazione dei modelliInterpretazione dell'importanza delle featureInterpreting Generalization BoundsIntuizione sulla self-attentionIntuizione sulle embedding dei grafiIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJacobian matrices Jupyter Notebook ProficiencyK-Means: principi e ottimizzazione dei clusterKernel MethodsKernel Regression DynamicsKernel-based RegularizationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLarge-Width Limit TheoryLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer NormalizationLayer-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 Chain Monte CarloMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Decision ProcessesMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrix multiplication and transposition Maximum-Margin SolutionsMean Field Theory in Neural NetworksMean-CenteringMeccanismo di Self-AttentionMembership FunctionsMetodi di Programmazione DinamicaMetriche di valutazione del modelloMetriche di valutazione per AI GenerativaMinimum-Norm SolutionsMisure statisticheModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel EvaluationModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModellazione di classificazione binariaModelli di DiffusioneModelli di classificazione PythonModello dati ArrowMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMulti-Head AttentionMultinomial DistributionMultiple integralsMultivariate AnalysisMultivariate chain rule NLP con TransformerNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeural Tangent Kernel FormalismNeuroevoluzioneNormalization (L1, L2, Max)Normalizzazione dei dati e metriche di distanzaNormed and Banach SpacesNozioni di base su GymnasiumNumerical Representation AnalysisODE Formulations in Generative ModelsOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization Dynamics in RLHFOptimization in Neural NetworksOttimizzazione degli iperparametriOttimizzazione evolutivaOttimizzazione tramite sciame di particelleOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPartial derivatives and gradients Pattern MiningPerfezionamento dei PromptPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolicy UnderstandingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional EncodingPositional Encoding ConceptsPositive Definite KernelsPrecision-Accuracy Trade-offsPredizione di collegamentiPreprocessing 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 datiPySpark Machine LearningQuantization Noise TheoryQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom walk su grafiRappresentazione dati colonnareRappresentazione dei grafi in PythonReasoning over Knowledge GraphsRecommendation SystemsRecord Linkage TechniquesRegole di probabilitàRegression AnalysisRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressione lineare con PythonRegressione logisticaRegularization and Inductive BiasReinforcement Learning FoundationsReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyResponsabilità nell'AIReti NeuraliReti neuraliReti neurali convoluzionaliRetrieval-Augmented Generation FundamentalsReward Model TheoryReward SystemsRiduzione della dimensionalitàRilevamento degli outlierRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScalatura delle featureScaled Dot-Product AttentionScore MatchingScoring di similarità per grafiSelezione delle featureSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSistemi immunitari artificialiSolving linear systems Sparsity and Effective DimensionalitySpatial 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 modelliTF-IDF WeightingTaylor expansions Tecniche Monte CarloTemporal ValidationTeorema di BayesTeoria dei grafi per MLTeoria dei meccanismi di attenzioneTheoretical Deep Learning InsightsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTraining Dynamics in Mean Field RegimesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformerTransformer Architecture TheoryTransformer AssemblyTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceUtilizzo API PyArrowVAEVC DimensionValutazione dei PromptVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVector operations and norms Vettori 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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Livello

Tipo di Lezione

Tecnologie

Introduction to Machine Learning with Python

4 ore

32 capitoli

Intermedio

7 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Linear Regression with Python

2 ore

19 capitoli

Intermedio

3 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Prompt Engineering Basics

1 ora

9 capitoli

Principiante

5 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation

Introduction to Neural Networks with Python

4 ore

25 capitoli

Avanzato

4 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn

Mathematics for Data Science with Python

5 ore

51 capitoli

Principiante

9 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 ora

12 capitoli

Principiante

2 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Classification with Python

3 ore

24 capitoli

Intermedio

Competenze acquisite: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to TensorFlow

2 ore

16 capitoli

Intermedio

Competenze acquisite: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Introduction to NLP with Python

5 ore

29 capitoli

Avanzato

Competenze acquisite: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Cluster Analysis with Python

4 ore

34 capitoli

Intermedio

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering

PyTorch Essentials

3 ore

20 capitoli

Avanzato

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

Exploratory Data Analysis with Python

2 ore

18 capitoli

Principiante

Competenze acquisite: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

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Data Scientist

Analista di Big Data

Ingegnere NLP

Ingegnere di Deep Learning

Ricercatore Ai

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

Stipendio annuale

(Media negli Stati Uniti)

Aziende che assumono

*Fonte: Glassdoor

Scelto dagli studenti delle migliori scuole

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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4.	Introduzione alle Reti Neurali con Python	4 ore	25 capitoli
5.	Matematica per la Data Science	5 ore	51 capitoli