Inizieremo il corso definendo cos'è la data science. Vedremo il flusso di lavoro della data science e come viene applicata a problemi di business reali. Concluderemo il capitolo esplorando come strutturare il tuo team dati per soddisfare le esigenze della tua organizzazione. 

Che cos'è la Data Science?

Workflow per la segmentazione dei clienti

Creare un chatbot per l'assistenza clienti

Migliorare gli OKR

Applicazioni della Data Science

Assegnare i progetti di data science

Ricerca sugli investimenti

Creare un team di data science

Interpretare uno sprint del team

Modificare un annuncio di lavoro

Abbinare competenze e ruoli

Classificare le attività sui dati

Introduzione alla Data Science

Ora che abbiamo compreso il flusso di lavoro della data science, approfondiremo il primo passo: la raccolta dei dati. Impareremo le diverse fonti di dati da cui la tua azienda può attingere e come archiviare quei dati una volta raccolti. 

Fonti di dati e rischi

Campi

Non PII

Classificare i dati per la sicurezza

Creare eventi di dati web

Proteggere i PII

Dati sollecitati

Domande

Crea materiali di marketing

Riduci il rischio decisionale

Monitora la qualità

Identificare lo scopo delle domande

Convalidare il feedback del focus group

Net Promoter Score

Raccogliere dati aggiuntivi

Richieste

APIs

Public Records

Mechanical Turk (MTurk)

Ordinare le fonti di dati

Frequenza dell'asma

Archiviazione e recupero dei dati

Piattaforme cloud

Interrogare un database

Insiemi di dati

Relational Database

Document Database

Quale tipo di database?

Raccolta e archiviazione dei dati

In questo capitolo parleremo di come esplorare e visualizzare i dati attraverso i dashboard. Vedremo gli elementi di un dashboard e come formulare una richiesta mirata per un dashboard. Tratteremo anche le richieste di dati ad hoc e i test A/B, potenti strumenti analitici che riducono i rischi nelle decisioni. 

Dashboard

Classificare gli elementi di un dashboard

Migliorare una dashboard

Scegliere il dashboard giusto

Analisi ad hoc

Compilare una richiesta ad hoc

Classificare le richieste

A/B test

Creare un workflow per l’A/B test

Dimensione del campione

Risultati intermedi

Analisi e visualizzazione

In questo capitolo finale parleremo dell'argomento più chiacchierato nella data science: il Machine Learning! Vedremo il Machine Learning supervisionato e non supervisionato e il clustering. Poi passeremo ad argomenti speciali nel Machine Learning, tra cui la previsione di serie temporali, l'elaborazione del linguaggio naturale, il deep learning e l'Explainable AI! 

Machine Learning supervisionato

Quando usare il Supervised Learning

Feature e label

Valutazione del modello

Clustering

Supervised vs. Unsupervised

Scelta del numero di cluster

Argomenti speciali nel Machine Learning

Classificare i compiti di machine learning

Sentiment Analysis

Deep Learning ed Explainable AI

Trovare la soluzione corretta

Dovrei usare il Deep Learning?

Predizione

Che cos'è la data science e come puoi usarla per rafforzare la tua organizzazione? Questo corso ti insegnerà le competenze necessarie nel tuo team dati e come strutturare quel team per soddisfare le esigenze della tua organizzazione. I dati sono ovunque! Questo corso ti aiuterà a capire quali fonti di dati può utilizzare la tua azienda e come archiviare tali dati. Scoprirai anche come analizzare e visualizzare i dati tramite dashboard e test A/B. Per concludere, parleremo di argomenti entusiasmanti di Machine Learning, tra cui clustering, previsione di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), deep learning ed Explainable AI! Lungo il percorso, conoscerai diverse applicazioni reali della data science e comprenderai meglio questi concetti grazie ad esercizi pratici.

<h2>Impara a usare la scienza dei dati per il business</h2> 
Cos'è la scienza dei dati e come puoi usarla per dare una spinta alla tua azienda? Questo corso ti insegnerà le competenze necessarie per il tuo team dedicato ai dati e come strutturare tale team per soddisfare le esigenze della tua organizzazione.
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Questo corso ti aiuterà anche a capire quali fonti di dati può usare la tua azienda e come conservare, analizzare e visualizzare questi dati.
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<h2>Capire il flusso di lavoro della scienza dei dati</h2> 
Inizierai con un'introduzione alla scienza dei dati per le aziende, dando un'occhiata al flusso di lavoro della scienza dei dati e a come applicarlo ai problemi del mondo reale. Scoprirai anche come funziona la raccolta dei dati, vedendo come puoi trovare e conservare le informazioni.
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<h2>Impara ad analizzare e visualizzare i tuoi dati</h2> 
Scoprirai anche come analizzare e visualizzare i tuoi dati usando dashboard e test A/B. Per finire il corso, parleremo di argomenti interessanti nel campo dell'apprendimento automatico, come il clustering, la previsione delle serie temporali, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento profondo e l'intelligenza artificiale spiegabile.
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Durante il percorso, scoprirai un sacco di applicazioni reali della scienza dei dati e capirai meglio questi concetti grazie a esercizi pratici.
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Questa è un'introduzione perfetta alla scienza dei dati per i manager, che ti dà la possibilità di scoprire questo potente strumento di lavoro.

Scopri la data science per manager e aziende e come usare i dati per rafforzare la tua organizzazione.

Data Science per il Business

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Informazioni su tutti i clienti, come nome, numero di telefono, user_id e località

Date, orari, oggetti e indirizzi dei destinatari di tutte le email inviate dal team vendite

Immagini di diversi prodotti, incluse informazioni sui contenuti dell’immagine

Testo di varie email inviate e ricevute dal team vendite

Quale tipo di database?

Data Science per il Business

esercizio interattivo pratico