Indice dei contenuti
Stai cercando di acquistare un corso di Big Data e non sai quale scegliere?
CercaCorso ha selzionato per voi i migliori corsi di Big Data disponibili on line.
Classifica dei migliori corsi
Esaminiamo ora singolarmente i contenuti considerando vantaggi e svantaggi:
I Big Data per le aziende
$19,99
disponibile
Udemy.com
Alla scoperta degli enormi vantaggi dei BIG DATA nella rivoluzione industriale
Creato da:
Corsi Emooc
Formazione avanzata sul Digital Marketing
Formazione avanzata sul Digital Marketing
Voto:
3.5 (20 recensioni)
117 studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Le tecnologie per raccoglierli
- Le tecnologie per gestirli
- Le tecnologie per analizzarli
Requisiti
- Nessuno
Target audience
- Contract Manager
- Responsabili di aziende
Big Data Analytics con Python e Spark 2.4: il Corso Completo
$19,99
disponibile
Udemy.com
Impara ad analizzare e processare i Big Data con Python e Spark ( PySpark )
Creato da:
Giuseppe Gullo
Hacker, AI developer ed imprenditore digitale
Hacker, AI developer ed imprenditore digitale
Creato da:
Profession AI
Impara oggi la professione di domani
Impara oggi la professione di domani
Voto:
4.25 (227 recensioni)
1353 studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Utilizzare Python e Spark per Analizzare i Big Data
- Utilizzare MLlib per Creare Modelli di Machine Learning con i Big Data
- Installare e Configurare PySpark su una Macchina Virtuale
- Installare e Configurare PySpark con Amazon EC2
- Creare un Cluster di Macchine per PySpark con Amazon EMR
- Utilizzare gli Amazon Web Service (AWS) per l'Analisi di Big Data
- Imparare ad Utilizzare DataBricks per l'Analisi di Big Data
- Utilizzare l'RDD per Elaborare Dati in Parallelo
- Utilizzare il DataFrame per Processare Dati in Maniera Efficiente
- Utilizzare Spark Streaming per elaborare flussi di dati in Tempo Reale
- Creare un Modello di Sentiment Analysis con il Dataset di Yelp (5 GB !)
- Processare Tweets pubblicati su Twitter in Tempo Reale
Requisiti
- Nessun prerequisito particolare è richiesto, solo passione e voglia di imparare a lavorare con i Big Data
Target audience
- Chiunque voglia imparare a elaborare grandi quantità di dati in maniera distribuita
- Chiunque voglia imparare a sfruttare il vantaggio competitivo dei Big Data
Corso completo per Data Science e machine learning con R
$49,99
disponibile
Udemy.com
Da principiante a esperto nelle tecniche di Data Science con R: machine learning, network neurali, text mining e...
Creato da:
Valentina Porcu
Data Scientist
Data Scientist
Voto:
4.13 (494 recensioni)
2463 studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Ripasso delle basi di R e delle sue strutture dati
- Ambienti di programmazione per il Data Science
- Importazione di dataset in R
- Creazione grafici ed esplorazione dataset
- Manipolazione e gestione dataset
- Preprocessing e pulizia dei dati per l'analisi
- Introduzione al machine learning con R
- Teoria e algoritmi di machine learning, metodi supervisionati e non supervisionati
- Metodi ensemble: bagging, boosting
- Validazione e valutazione dei modelli
- Pulizia e analisi testi
- Metodi per la Sentiment Analysis
Requisiti
- Conoscenza base di R
Target audience
- Chi conosce già un po' di programmazione R e vuole cominciare un percorso nel data science
- Chi cerca un percorso completo per farsi un'idea delle tante anime del Data Science con R
Python per Data Analyst e Data Scientist
$27,99
disponibile
Udemy.com
Impara l'Analisi dei dati e il Machine Learning su Python studiando librerie come Pandas, Seaborn e Scikit-Learn
Creato da:
Nicola Iantomasi
Fondatore di Yimp - La scuola dei dati
Fondatore di Yimp - La scuola dei dati
Voto:
4.65 (11 recensioni)
57 studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Utilizzare Pandas per importare dati da varie tipologie di file (csv, excel, json, file di testo strutturati)
- Conoscere le principali strutture della programmazione in Python
- Filtrare, pulire, trasformare, aggregare e combinare i dati di un DataFrame con Pandas
- Effettuare il pre-processing dei dati propedeutico al Machine Learning
- Implementare da zero algoritmi di Machine Learning con l'ausilio della programmazione a oggetti
- Condurre un'analisi esplorativa dei dati corredata da opportune rappresentazioni grafiche
- Utilizzare scikit-learn per creare modelli efficienti di classificazione, regressione, clusterizzazione
- Utilizzare pipeline, tecniche di tuning dei parametri e di convalida incrociata per valutare i modelli
- Rappresentare dati geografici e mappe con folium
- Connettere Python a database relazionali e non relazionali
Requisiti
- Nessuno in particolare, nel corso il software è installato sul sistema operativo Windows
Target audience
- Sviluppatori che vogliono acquisire competenze avanzate in Python per l'analisi dei dati e il Machine Learning.
- Data Analyst e professionisti del settore che desiderano ampliare le loro capacità tecniche e implementare approcci più sofisticati nell'analisi dei dati.
- Aspiranti Data Scientist che cercano di sviluppare una solida base di conoscenza e competenze nel campo dell'analisi dei dati e del Machine Learning.
- Professionisti che utilizzano strumenti come Excel e vogliono superare i limiti e sfruttare il potenziale del linguaggio Python per l'analisi dei dati.
Microsoft Access - Il corso completo da zero ad avanzato
$44,99
disponibile
Udemy.com
Download software aperto in struttura e VBA e altri 6 di esempio. Web Database - Power BI (big data Analysis) e COPILOT
Creato da:
Riccardo Dominici
Organizzazione e ISO 9001, Software Development e Office 365
Organizzazione e ISO 9001, Software Development e Office 365
Voto:
4.14 (7 recensioni)
100 studenti iscritti
Cosa imparerò?
- COPILOT INTELLIGENZA ARTIFICIALE. Tutto ciò che vuoi su Access e non solo
- Tabelle e relazioni tra tabelle
- Maschere come riflesso delle relazioni tra tabelle
- Queries di consultazione dati: selezione, accodamento, aggiornamento, eliminazione
- Macro: esecuzione dei comandi sottostanti i pulsanti
- Report: impaginazione dei dati inseriti per la stampa
- Utilità create con codice Visual Basic
- Blindare il database per difendere la paternità del lavoro
- Web Database: sincronizzare Access con Share Point
- Data Modeling con Power BI sincronizzato con Access
- Lavorare in più persone anche a distanza sul file di Access senza sovrapporsi
- Il presupposto del web database: configurazione account Office 365
- Inserimento, consultazione e aggiornamento dati in un software gratuito
Requisiti
- Dimestichezza nell'uso del PC
- Nessuna competenza richiesta. Il corso arriva fino alle funzioni avanzate ma parte da zero
Target audience
- Persone in cerca di lavoro che vogliano aggiungere questo importante skill nel curriculum
- Dipendenti che già utilizzano Access per sviluppare funzionalità avanzate
- Dipendenti che usano Access anche in modo avanzato ma vogliano renderlo un Web Database
- Principianti di Access che, svolgendo tutto il corso, vogliano arrivare alle conoscenze avanzate
- Utilizzatori intermedi che vogliano arrivare alle conoscenze avanzate
- Utilizzatori avanzati che vogliano arrivare ad utilizzare Access come un Web Database
Python Pro - La Guida Completa, da Zero a Professionista
$54,99
disponibile
Udemy.com
Il corso di Python 3.12 (2024) più venduto in Italia.
Creato da:
Alessandro Bemporad
Senior Software Engineer, Project Manager, Trainer
Senior Software Engineer, Project Manager, Trainer
Voto:
4.53 (7048 recensioni)
24787 studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Comprendere in modo approfondito il paradigma object-oriented (la prima sezione del corso riguarda proprio l'esposizione del paradigma object-oriented)
- Comprendere l'architettura e la sintassi del linguaggio di programmazione Python 3.12.
- Sviluppare applicazioni Python in modalità procedurale (funzioni, moduli, package)
- Sviluppare applicazioni Python in modalità object-oriented (classi, ereditarietà, override)
- Comprendere ed utilizzare gli "atomi" di Python: gli oggetti, i nomi, i tipi e gli attributi
- Conoscere ed utilizzare i basic data types: interi, floating-point, boolean e string
- Conoscere ed utilizzare le strutture dati: liste, tuple, dizionari e set
- Conoscere ed utilizzare gli operatori e le espressioni
- Conoscere ed utilizzare il control flow: if, while, for...in
- Comprendere ed utilizzare le list comprehension, le dict comprehension e le set comprehension
- Comprendere, utilizzare e definire le funzioni, e le espressioni lambda
- Comprendere i namespace e lo scope
- Comprendere ed utilizzare i function decorator ed i class decorator
- Comprendere e definire gli attributi di classe e di istanza, i class methods e gli static methods
- Progettare ed Implementare una Applicazione Distribuita con un Message Broker: RabbitMQ
- Comprendere anche gli argomenti avanzati del linguaggio.
- Comprendere le Type Annotations, e le Data Classes di Python 3.7
- Comprendere le Assignment Expressions e i Positional-Only Arguments di Python 3.8
- Comprendere gli Union Operator ed i metodi removeprefix()/removesuffix() di Python 3.9
- Comprendere il Pattern Matching di Python 3.10
- Comprendere ed utilizzare l'accesso da codice ai file di testo ed ai file binari
- Comprendere i fondamenti della programmazione delle API di ChatGPT
- Comprendere i Virtual Environment
Requisiti
- Il corso prevede la conoscenza di base del terminale di un sistema operativo (Mac, Windows, o Linux).
- La conoscenza almeno a livello principiante in un qualunque linguaggio di programmazione non è obbligatoria, ma consigliata.
Target audience
- Un programmatore principiante che desidera migliorare la propria competenza generale nello sviluppo di applicazioni.
- Un programmatore con una conoscenza introduttiva di Python, che desidera apprendere in modo più approfondito questo linguaggio di programmazione.
- Un programmatore che sviluppa già applicazioni in altri linguaggi di programmazione, che desidera aggiungere Python al proprio curriculum, acquisendone una conoscenza approfondita.
- Chiunque abbia desiderio di imparare a conoscere il paradigma object-oriented, che potrà poi utilizzare anche in altri linguaggi di programmazione
