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.
4.7
Valutato in base a 7 recensioni.
62 ApprendentiGià iscritto
Competenze acquisite:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive 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 oggettiAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBasi di PyTorchBasi di TensorFlowBayesian OptimizationBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering gerarchico e dendrogrammiCodifica delle featureCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingComprensione di RNN, LSTM e GRUCompression Trade-off ReasoningConcetti di privacy dei datiConsapevolezza normativaConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCostruzione di pipelineCovarianza e decomposizione agli autovaloriCross-validation techniquesDBSCAN: gestione del rumore e forme irregolariData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposizione di matriciDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Discesa del gradienteDistribuzioni di probabilitàDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsElaborazione del Linguaggio NaturaleElaborazione delle immagini con OpenCVElaborazione di dati sequenziali e serie temporaliEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness 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 Matching in PythonGANGAN FundamentalsGaussian Mixture Models: clustering probabilisticoGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGestione del Linguaggio NaturaleGestione di dati mancanti e categoriciGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingImplementazione di reti ricorrenti in PyTorchImputazione dei valori mancantiIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraliIntelligenza Artificiale GenerativaIntelligenza degli sciamiIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: principi e ottimizzazione dei clusterKnowledge 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 ModelingLimiti e derivateLimits of LLM GeneralizationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsMachine learning con scikit-learnManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringMetodi di Programmazione DinamicaMetriche di valutazione per l'IA generativaMisure statisticheModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelli di DiffusioneModelli di classificazione PythonMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNeural Network Compression TheoryNeuroevoluzioneNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normalizzazione dei dati e metriche di distanzaNozioni di base su GymnasiumODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOttimizzazione degli iperparametriOttimizzazione evolutivaOttimizzazione tramite sciame di particelleOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPattern MiningPerfezionamento dei PromptPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPreprocessing dei DatiPreprocessing dei datiPrincipi di trasparenzaProbabilistic Model CalibrationProcessi decisionali eticiProgettazione di Output StrutturatoProgrammazione PythonPrompt-Based GeneralizationPrompting Chain-of-ThoughtPrompting Few-ShotPrompting di Ruolo e ContestoPulizia dei datiQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegole di probabilitàRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressione lineare con PythonRegressione logisticaReliability DiagramsResponsabilità nell'AIReti NeuraliReti neuraliReti neurali convoluzionaliRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRiduzione della dimensionalitàRilevamento degli outlierRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScalatura delle featureScore MatchingSelezione delle featureSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSimilarity Scoring for GraphsSistemi immunitari artificialiSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStrutture Dati in PythonSviluppo e valutazione end-to-end di modelliTecniche Monte CarloTemporal ValidationTeorema di BayesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTime Series AnalysisTime Series WindowingTrade-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 CollapseVAEValutazione dei PromptVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVettori e matriciWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
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4 ore
25 capitoli
4 ore 32 capitoli
5 ore 29 capitoli
2 ore 16 capitoli
2 ore 19 capitoli
3 ore 24 capitoli
4 ore 34 capitoli
3 ore 22 capitoli
4 ore 29 capitoli
4 ore 21 capitoli
6 ore 37 capitoli
3 ore 20 capitoli
Livello
Tipo di Lezione
Tecnologie
corso
Introduzione alle Reti Neurali con Python
4 ore 25 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Reti neurali, Addestramento e valutazione dei modelli, Preprocessing dei dati, Ottimizzazione degli iperparametri, Machine learning con scikit-learn
corso
Introduzione al Machine Learning con Python
4 ore 32 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Machine learning con scikit-learn, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri
corso
Introduzione a NLP con Python
5 ore 29 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Elaborazione del Linguaggio Naturale, Gestione del Linguaggio Naturale
corso
Introduzione a TensorFlow
2 ore 16 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Basi di TensorFlow, Reti Neurali, Strutture Dati in Python, Preprocessing dei Dati
corso
Regressione Lineare con Python
2 ore 19 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Regressione lineare con Python, Addestramento ed evaluazione del modello
corso
Classificazione con Python
3 ore 24 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Programmazione Python, Modelli di classificazione Python, Regressione logistica, Preprocessing dei dati, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri
corso
Analisi dei Cluster con Python
4 ore 34 capitoliIntermedio
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
corso
Reti Neurali Ricorrenti con Python
3 ore 22 capitoliIntermedio
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
corso
Fondamenti di Computer Vision
4 ore 29 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Elaborazione delle immagini con OpenCV, Reti neurali convoluzionali, Approcci al rilevamento degli oggetti
corso
Modelli Generativi Profondi
4 ore 21 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Intelligenza Artificiale Generativa, VAE, GAN, Transformer, Modelli di Diffusione, Metriche di valutazione per l'IA generativa
corso
Introduzione al Reinforcement Learning con Python
6 ore 37 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Fondamenti di Reinforcement Learning, Algoritmi Multi-Armed Bandit, Metodi di Programmazione Dinamica, Tecniche Monte Carlo, Apprendimento a Differenza Temporale, Nozioni di base su Gymnasium
corso
Fondamenti di PyTorch
3 ore 20 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Basi di PyTorch, Reti neurali, Addestramento e valutazione dei modelli
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7 Corsi
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Data Scientist
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Ingegnere NLP
Ingegnere di Deep Learning
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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
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").
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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