Scienza e Analisi dei Dati

Padroneggia gli strumenti e le tecniche per raccogliere, pulire, analizzare e visualizzare i dati per estrarre informazioni utili. Include analisi statistica, data wrangling e business intelligence.

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Fondamenti di Statistica per la Scienza dei Dati
Impara i concetti statistici fondamentali per l'analisi dei dati, tra cui probabilità, distribuzioni, test di ipotesi e modelli di regressione.
74 courses
ETL e Pipeline di Dati
Comprendi i fondamenti della creazione di flussi di lavoro di dati automatizzati. Impara a estrarre, trasformare e caricare (ETL) dati tra sistemi per l'analisi e la reportistica.
73 courses
SQL per l'Analisi dei Dati
Padroneggia SQL per interrogare, unire e aggregare dati da database relazionali. Questa è una competenza fondamentale per qualsiasi professionista dei dati per accedere e preparare i dati.
70 courses
Analisi di Business
Applica tecniche di analisi dei dati per risolvere problemi aziendali. Impara a tradurre le domande di business in problemi di dati, ad analizzare i dati e a presentare i risultati agli stakeholder.
64 courses
Business Intelligence con Power BI
Usa Microsoft Power BI per trasformare i dati in visualizzazioni accattivanti. Impara a modellare i dati con DAX, a creare report e a costruire dashboard per l'analisi aziendale.
39 courses
Manipolazione Dati con Python
Impara a pulire, trasformare, gestire i valori mancanti e rimodellare dati grezzi in un formato utilizzabile utilizzando le librerie Pandas e NumPy in Python.
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Business Intelligence con Tableau
Crea dashboard e report interattivi con Tableau. Connettiti a varie fonti di dati, crea visualizzazioni potenti e condividi insight aziendali.
22 courses
Visualizzazione Dati con Python
Crea visualizzazioni di dati accattivanti e informative utilizzando librerie Python come Matplotlib, Seaborn e Plotly per comunicare efficacemente gli insight.
16 courses
Analisi Esplorativa dei Dati
Scopri come analizzare i set di dati per riassumere le loro caratteristiche principali, spesso con metodi visivi. Scopri pattern, individua anomalie e testa ipotesi prima della modellazione formale.
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