Master in Data Science

A chi si rivolge

• Per deduzione dal programma, persone che cercano un percorso ampio dalla programmazione all'analisi dei dati, con una parte iniziale dedicata a logica, Python e statistica.
• Analisti che vogliono affiancare alla lettura dei dati argomenti di modellazione predittiva: la descrizione comprende regressione, classificazione, clustering e valutazione dei modelli.
• Sviluppatori interessati ad applicazioni sui dati e a progetti contestualizzati nel business. Chi cerca un approfondimento su una sola tecnologia dovrebbe valutare quanto spazio del percorso risponde al proprio obiettivo.

Cosa puoi imparare

• Il programma prevede attività di programmazione Python su condizioni, cicli, funzioni, classi, file, moduli e gestione dei pacchetti.
• La parte statistica comprende esplorazione e visualizzazione dei dati con R e ggplot2, misure descrittive, campionamento e test delle ipotesi.
• La descrizione prevede modellazione con scikit-learn e TensorFlow, trattamento del linguaggio, interrogazioni SQL, elaborazione con Spark e visualizzazione con Tableau.
• I progetti dichiarati offrono occasioni previste di applicazione; il loro completamento non equivale, da solo, a una preparazione professionale verificata.

Come è strutturato il programma

La descrizione organizza la proposta in 11 corsi, mentre il catalogo conta 241 sezioni e 1.240 unità di contenuto, di cui 1.071 con video. Le lezioni sono in italiano. L'avvio collega pensiero computazionale ed esercizi come Indovina il numero alla Guida Completa a Google Colab, prima di entrare nella programmazione. La sequenza Python procede da variabili e collezioni a La programmazione ad oggetti, Modularizzare il codice e Ambienti virtuali con virtualenv. Il progetto sul negozio di prodotti vegani colloca questa parte in un'applicazione software concreta. La struttura distingue esplicitamente molte lezioni di teoria e pratica. La statistica alterna concetti e applicazioni in R: Gli Indici di Variabilità è affiancato da Misure di Variabilità con R; seguono distribuzione normale, campionamento, Verifica delle Ipotesi e Il Test t in pratica. Il progetto sul mercato immobiliare del Texas introduce un contesto di analisi esplorativa. Per le aree successive, la descrizione dichiara un passaggio dai fondamenti del machine learning agli algoritmi, quindi tecniche avanzate, reti neurali e NLP. SQL, Spark e Tableau estendono il perimetro alla gestione e comunicazione dei dati. Questa ampiezza è rilevante per chi cerca una panoramica articolata; i titoli e la descrizione non permettono però di stabilire la profondità dei singoli argomenti.

Il programma è mostrato in estratto, con un massimo di 30 sezioni e 20 contenuti per sezione. I conteggi nella scheda si riferiscono all’intero catalogo del corso.

Durata, livello e prerequisiti

Il livello non è dichiarato. La struttura visibile parte da concetti introduttivi e procede verso funzioni, oggetti, gestione dei file e ambienti virtuali; la statistica passa dalle distribuzioni alla verifica delle ipotesi. La descrizione estende poi il percorso a deep learning, MLOps e Big Data. È quindi plausibile una progressione dalle basi a temi più impegnativi, senza poter attribuire al corso un livello ufficiale o una profondità uniforme.

Prima di iniziare

• I prerequisiti del venditore non sono specificati.
• Come suggerimento di preparazione, è utile prevedere tempo per esercitarsi con codice e concetti matematici, oltre alla visione delle lezioni.

Punti forti e aspetti da verificare

Acquisto, noleggio o abbonamento?

La scheda del corso riporta 197 euro, ma non specifica la formula associata: non è quindi possibile considerarli un prezzo d'acquisto né stabilire quanto duri l'accesso. Compare anche un prezzo originale indicato nel catalogo di 2.890 euro, senza informazioni che consentano un confronto omogeneo con i 197 euro. Non sono documentati un prezzo di noleggio o un abbonamento per questo corso. La convenienza resta subordinata alle condizioni: un accesso prolungato potrebbe essere utile per distribuire lo studio delle oltre 108 ore di video; un eventuale noleggio richiederebbe una finestra compatibile anche con i progetti. Mancano gli elementi per confrontare economicamente queste formule o sapere quali siano effettivamente disponibili.

Come confrontare le formule

Le domande da farsi