5 Corsi Gratuiti per Diventare Maestri della Data Science

5 Corsi Gratuiti per Diventare Esperti della Data Science

 

Sei un aspirante professionista dei dati che vuole dare una spinta alla tua carriera nella data science? Se è così, probabilmente stai considerando diverse opzioni: corsi online, bootcamp, laurea magistrale e altro ancora.

Ma se hai abbastanza motivazione, ci sono diversi risorse gratuite di alta qualità che possono aiutarti a raggiungere questo obiettivo. Qui abbiamo compilato una lista di cinque di questi corsi gratuiti che possono aiutarti a imparare e acquisire competenze nella data science.

Dalle basi della programmazione alla creazione e distribuzione di applicazioni data science, questi corsi ti insegnaranno tutto ciò di cui hai bisogno per una carriera di successo. 

Immergiamoci!

 

1. Python per Tutti

 

Python per Tutti, insegnato dal Prof. Charles Severance all’Università del Michigan, è un ottimo corso per imparare Python. Ti insegna la programmazione in Python partendo da zero, coprendo tutto ciò di cui hai bisogno quando lavori con i dati.

Puoi anche utilizzare il libro Python per Tutti in concomitanza con il corso. Il corso copre i seguenti argomenti principali:

  • Principi fondamentali della programmazione con Python 
  • Strutture dati in Python 
  • Esecuzione condizionale, cicli e iterazione
  • Funzioni
  • Espressioni regolari
  • Servizi web e programmi in rete 
  • Visualizzazione dei dati

Link del corso: Python per Tutti

 

2. Analisi dei Dati con Python

 

Ora che hai le basi di Python, è il momento di analizzare i dati con Python. Analisi dei Dati con Python di Jovian (sul canale YouTube di freeCodeCamp) è un corso gratuito che ti aiuterà a imparare a lavorare con librerie di data science attraverso diversi esercizi pratici e un progetto del corso. 

Questo corso inizia con i principi fondamentali della programmazione in Python (che dovrebbero essere un ripasso per te) e introduce gradualmente le librerie di analisi dei dati in Python. Si conclude con un progetto di data analysis esplorativa.

Ecco una panoramica del curriculum del corso:

  • Principi fondamentali di Python 
  • Calcolo numerico con NumPy
  • Analisi di dati tabellari con pandas
  • Visualizzazione con Matplotlib e Seaborn
  • Progetto del corso: Analisi dei Dati Esplorativa

Link del corso: Analisi dei Dati con Python

 

3. Database e SQL

 

Introduzione ai Database nella Data Science delinea le competenze essenziali sui database per i professionisti dei dati.

Dal design dei database alla scrittura di query SQL efficienti e altro ancora, i database e SQL sono competenze indispensabili per la tua carriera nei dati. Questo corso di Database e SQL di freeCodeCamp ti insegnerà quanto segue:

  • Fondamenti dei database 
  • Principi di base di SQL 
  • Operazioni CRUD
  • Funzioni, join e unioni
  • Query nidificate 
  • Progettazione dello schema del database

Link del corso: Database e SQL

 

4. Introduzione alle Statistiche Inferenziali

 

Oltre alla matematica delle scuole superiori – calcolo, probabilità e algebra lineare – è necessaria una solida base di statistica per eccellere nella data science.

Introduzione alle Statistiche Inferenziali dalla libreria dei corsi gratuiti di Udacity ti insegnerà i seguenti concetti, insieme a esercizi di programmazione per testare le tue abilità:

  • Stima
  • Test di ipotesi
  • t-Tests
  • ANOVA
  • Test del Chi-Quadro
  • Correlazione
  • Regressione

Link al corso: Introduzione alle Statistiche Inferenziali

5. Machine Learning Zoomcamp

I corsi elencati finora dovrebbero aver ti aiutato ad acquisire competenze fondamentali di Python, analisi dei dati e fondamenti statistici.

Ora è il momento di iniziare a costruire e implementare modelli di machine learning. Machine Learning Zoomcamp di DataTalks.Club è un ottimo corso per imparare i fondamenti del machine learning attraverso un approccio basato sul codice. Copre anche un’ampia gamma di argomenti, inclusa l’implementazione dei modelli e l’apprendimento approfondito.

Il curriculum del corso include:

  • Regressione
  • Classificazione
  • Valutazione dei modelli di machine learning
  • Implementazione dei modelli di machine learning
  • Alberi decisionali e apprendimento ensemble
  • Reti neurali e apprendimento approfondito
  • Kubernetes e TensorFlow Serving

Link al corso: Machine Learning Zoomcamp

Conclusione

Spero che tu abbia trovato utili questi corsi consigliati. La maggior parte di questi corsi richiede la scrittura di codice, la costruzione, la rottura e l’apprendimento durante il percorso. Quindi avrai una buona base.

Ma mentre stai lavorando su questi corsi, costruisci anche il tuo portfolio. Il tuo obiettivo dovrebbe essere quello di realizzare alcuni progetti interessanti che mostrino le tue capacità e abilità. Se hai bisogno di ispirazione per iniziare, dai un’occhiata a 3 Progetti di Data Science Garantiti per Ottenere il Lavoro dei Tuoi Sogni. Buon apprendimento!

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) è una sviluppatrice e scrittrice tecnica dall’India. Le piace lavorare all’incrocio tra matematica, programmazione, data science e creazione di contenuti. Le sue aree di interesse ed esperienza includono DevOps, data science e elaborazione del linguaggio naturale. Ama leggere, scrivere, programmare e il caffè! Attualmente, sta lavorando per apprendere e condividere le sue conoscenze con la comunità degli sviluppatori scrivendo tutorial, guide, articoli di opinione e altro.