Informazioni su questo corso
Il problema
Il data scientist è una delle professioni più adatte a prosperare in questo secolo. È digitale, orientata alla programmazione e analitica. Non sorprende quindi che la domanda di data scientist sia aumentata nel mercato del lavoro.
Tuttavia, l'offerta è stata molto limitata. È difficile acquisire le competenze necessarie per essere assunti come data scientist.
E come si fa?
Le università hanno tardato a creare programmi specializzati in scienze dei dati. (senza contare che quelli esistenti sono molto costosi e richiedono molto tempo).
La maggior parte dei corsi online si concentra su un argomento specifico ed è difficile capire come le competenze insegnate si inseriscano nel quadro completo.
La soluzione
La scienza dei dati è un campo multidisciplinare. Comprende un'ampia gamma di argomenti.
Ognuno di questi argomenti si basa su quelli precedenti. Se non si acquisiscono queste competenze nel giusto ordine, si rischia di perdersi lungo il percorso. Ad esempio, si potrebbe avere difficoltà nell'applicazione delle tecniche di apprendimento automatico prima di aver compreso la matematica di base. Oppure, può risultare eccessivo studiare l'analisi di regressione in Python prima di sapere che cos'è una regressione.
Per questo motivo, nel tentativo di creare il corso di scienza dei dati più efficace, efficiente in termini di tempo e strutturato disponibile online, abbiamo creato il corso di scienza dei dati 2023.
Crediamo che questo sia il primo programma di formazione che risolve la sfida più grande per entrare nel campo della scienza dei dati - avere tutte le risorse necessarie in un unico posto.
Inoltre, il nostro obiettivo è quello di insegnare argomenti che scorrono in modo fluido e si completano a vicenda. Il corso insegna tutto ciò che è necessario sapere per diventare un data scientist a una frazione del costo dei programmi tradizionali (per non parlare della quantità di tempo risparmiata).
Le competenze
1. Introduzione ai dati e alla scienza dei dati
Big data, business intelligence, business analytics, machine learning e intelligenza artificiale. Sappiamo che queste parole d'ordine appartengono al campo della scienza dei dati, ma cosa significano?
Perché imparare? In qualità di candidato data scientist, è necessario comprendere i dettagli di ciascuna di queste aree e riconoscere l'approccio appropriato per risolvere un problema. Questa "introduzione ai dati e alla scienza dei dati" vi fornirà una panoramica completa di tutte queste parole d'ordine e della loro collocazione nell'ambito della scienza dei dati.
2. Matematica
Imparare gli strumenti è il primo passo per fare scienza dei dati. È necessario prima vedere il quadro generale per poi esaminare le parti in dettaglio.
Analizziamo nel dettaglio il calcolo e l'algebra lineare, in quanto sono i sottocampi su cui si basa la scienza dei dati.
Perché impararlo?
Il calcolo e l'algebra lineare sono essenziali per la programmazione nella scienza dei dati. Se volete comprendere gli algoritmi avanzati di apprendimento automatico, dovete avere queste competenze nel vostro arsenale.
3. Statistiche
È necessario pensare come uno scienziato prima di diventare uno scienziato. La statistica allena la mente a inquadrare i problemi come ipotesi e fornisce le tecniche per verificare queste ipotesi, proprio come uno scienziato.
