Il programma, prima della promessa.
Percorso di Carriera Python Developer per AI & Data raccoglie 20 sezioni, tra cui Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / L'Intelligenza Artificiale Oggi e Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Il mondo dell'AI. La proposta può interessare a chi cerca questi argomenti in un percorso organizzato. Per scegliere, confronta la sequenza delle lezioni con il tuo obiettivo e valuta il tempo disponibile insieme alle condizioni di accesso.
A chi si rivolge
- Chi sta valutando Percorso di Carriera Python Developer per AI & Data e vuole confrontare gli argomenti del programma con le proprie esigenze.
- Chi cerca un percorso di Data Masters e vuole verificare struttura e condizioni di accesso prima di scegliere.
Cosa puoi imparare
- Tra gli argomenti del percorso: «Cos'è l'Intelligenza Artificiale - 6:17».
- Tra gli argomenti del percorso: «Applicazioni dell'IA - 11:32».
- Tra gli argomenti del percorso: «Cosa non è IA - 8:38».
- Tra gli argomenti del percorso: «Data Driven Mindset - 7:35».
Come è strutturato il programma
Il programma è suddiviso in 20 sezioni. Tra i titoli presenti: Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / L'Intelligenza Artificiale Oggi; Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Il mondo dell'AI; Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Agentic AI; Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Opportunità e Sfide dell'IA. Il catalogo elenca 277 contenuti, di cui 271 con video e 249 con materiale testuale associato. I due conteggi possono sovrapporsi: il materiale testuale può accompagnare una lezione video e non rappresenta necessariamente una risorsa aggiuntiva distinta.
Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / L'Intelligenza Artificiale Oggi5 contenuti
- Cos'è l'Intelligenza Artificiale - 6:17
- Applicazioni dell'IA - 11:32
- Cosa non è IA - 8:38
- Data Driven Mindset - 7:35
- Data Decision Mindset - 9:58
Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Il mondo dell'AI7 contenuti
- Intelligenza Artificiale - 07:21
- Qualità e Importanza del Dato - 8:38
- Come imparano le macchine? - 2:18
- Apprendimento Supervisionato - 8:21
- Apprendimento Non Supervisionato - 10:35
- Apprendimento per Rinforzo - 12:13
- AI predittiva vs AI generativa - 07:22
Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Agentic AI4 contenuti
- AI Workflow & AI Agents - 5:48
- AI Workflow - Applicazioni - 3:15
- AI Agents - Applicazioni - 5:21
- Scenari tipici di AI Workflow & AI Agents - 5:15
Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Opportunità e Sfide dell'IA7 contenuti
- Le sfide dell'AI - 2:44
- Bias - 16:27
- Allucinazioni - 9:33
- Data Protection - 8:28
- Trasparenza & Spiegabilità - 9:49
- Responsabilità & Accountability - 7:01
- Upskilling & formazione - 5:15
Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Implementare l'IA in azienda3 contenuti
- Implementare con successo l'AI in azienda - 8:38
- Centralità della Supervisione Umana - 5:51
- Limiti e sfide aperte - 3:34
Introduzione al Data Driven Mindset / Data Culture (Cultura Data Driven)6 contenuti
- Introduzione al modulo Data Culture - 3:31
- Mindset Data Driven - 18:42
- Tradurre Problemi in Domande ai Dati - 9:07
- Sviluppo di una cultura aziendale Data Driven - 21:02
- Test and Learn - 8:29
- Conclusioni: il Processo Iterativo della Data Driven Culture - 4:17
Introduzione al Data Driven Mindset / Cloud & AI: Guida alla Quarta Rivoluzione Industriale7 contenuti
- Introduzione e Storia del Cloud Computing - 14:39
- Caratteristiche e Modelli di Cloud - 13:07
- IaaS, PaaS e SaaS - 13:36
- Business Intelligence Analytics - 15:15
- Blockchain - 23:05
- Cloud e Intelligenza Artificiale - 9:12
- Use Case - Netflix & Cloud Computing - 5:39
Data Science in Python / Fondamenti di Python42 contenuti
- Introduzione a Python - 5:52
- Installazione di Python - 7:28
- Installazione di python e configurazione dei virtualenv su Mac OS - 21:45
- Gestione dei Site Packages con Pip e Virtualenv - 23:15
- Espressioni e Variabili - 19:26
- Controlli di Flusso: booleani e if⁄else - 16:44
- Loop: Cicli For - 11:05
- Loop: Cicli While - 6:24
- Strutture Dati: Liste - 9:52
- Strutture Dati: Tuple - 10:31
- Strutture Dati: Dictionary - 7:08
- Strutture Dati: Set - 8:17
- Rappresentazione dei Dati: Charset ed Encoding - 19:50
- Stringhe, Encoding e Decoding - 21:37
- Rappresentazione dei Dati: lo standard IEEE 754 e i numeri reali - 11:08
- Aritmetica Floating Point in Python - 16:50
- Funzioni - 20:49
- Gestione dei File - 24:21
- Mutability in Python - 25:14
- List Comprehension in Python - 23:04
- Altri 22 contenuti: consulta il programma completo su Guruflix.
Data Science in Python / Numpy12 contenuti
- Introduzione a NumPy e creazione di Ndarray - 23:41
- Operatori Aritmetici e Funzioni Matematiche - 21:00
- Operatori Logici e di Confronto - 17:46
- Indici e Slicing - 12:51
- Iterare un Ndarray - 14:55
- Lavorare con le Shape - 10:20
- Unione di Ndarray - 13:36
- Split di un Array - 9:51
- Copia - 10:00
- All, Any, Where - 11:22
- Ordinamento e Filtraggio - 11:23
- Statistica - 7:31
Data Science in Python / Pandas14 contenuti
- Cos’è Pandas - 11:27
- Series e Dataframe - 7:17
- Indicizzazione e Ordinamento - 14:45
- Selezione Dati e Statistiche - 7:31
- Raggruppamento Dati - 7:17
- Funzioni - 8:54
- Trattare i Dati Mancanti - 9:29
- Combinare più Dataframe e Series - 10:33
- Serie Temporali - 16:17
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 1 - 23:09
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 2 - 5:34
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 3 - 16:43
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 4 - 13:14
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 5 - 5:40
Data Science in Python / Data Visualization10 contenuti
- Intro alla Data Visualization - 5:41
- Scatterplot e Barplot - 9:09
- Customizzazione Grafici - 16:19
- Immagini e Heatmap - 12:35
- Torte e Violini - 8:09
- Subplot - 17:39
- Pairplot - 5:20
- Pairgrid - 4:37
- Esercitazione Data Visualization sul Climate Change - 52:36
- Esercitazione Data Exploration su Dataset Spotify - 62:31
Data Science in Python / Esercitazione Hero Level6 contenuti
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 1 - 5:49
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 2 - 6:05
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 3 - 10:34
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 4 - 7:30
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 5 - 10:29
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 6 - 9:49
Data Science in Python / Fondamenti di Machine Learning e Regressione Lineare17 contenuti
- Problema di Regressione Lineare e funzione di ipotesi - 20:57
- Funzione di costo (MSE) - 36:19
- La discesa del gradiente - 22:05
- Cosa è una derivata e perché la discesa del gradiente funziona - 41:49
- [OPZIONALE] Calcolo delle derivate - 31:43
- Visualizzazione della discesa del gradiente - Parte 1 - 27:41
- Visualizzazione della discesa del gradiente - Parte 2 - 8:16
- Tipologie di discesa del gradiente - 7:03
- Esercitazione Regressione Lineare - 8:12
- Esercitazione Regressione Lineare con Normalizzazione - 5:22
- Gradient Tape pt.1 - Come funziona il Gradient Tape - 12:49
- Gradient Tape pt.2 - Regressione Lineare con Gradient Tape - 17:45
- Regressione Lineare Multivariata - Teoria - 11:45
- Regressione Lineare Multivariata - Pratica - 29:44
- Regressione Lineare Polinomiale - Teoria - 7:36
- Regressione Lineare Polinomiale - Pratica - 13:20
- 17. {{LESSONLABELTEST}}Regressione Lineare
Fondamenti di Basi di dati / Progettazione di DB47 contenuti
- Impatto dei DB nel mondo moderno - 4:10
- Applicazioni versatili - 4:26
- Organizzare e memorizzare i dati - 7:05
- Database nella vita quotidiana e sfide - 15:34
- Generalità sui DBMS - 5:09
- Tipi di Database - 5:38
- Componenti di un DBMS - 9:23
- Generalità su MySQL e PostgreSQL - 6:56
- Confronto High Level fra MySQL e PostgreSQL - 15:50
- Basi e terminologia - 8:34
- Un po'di storia - 4:37
- Caratteristiche del dato relazionale e algebra relazionale - 8:09
- Il concetto di relazione - 6:44
- Grado e cardinalità di una relazione - 3:05
- Arità e introduzione agli operatori relazionali - 8:33
- Proiezione - 2:02
- Selezione - 3:12
- Unione e intersezione - 3:45
- Differenza - 2:16
- Prodotto cartesiano - 7:52
- Altri 27 contenuti: consulta il programma completo su Guruflix.
Fondamenti di Basi di dati / SQL Crash Course18 contenuti
- Storia di SQL - 5:05
- Statement e query di base - 1:49
- Proiezione - 3:26
- Selezione - 6:53
- Ordinamento - 1:58
- Eliminare i duplicati (DISTINCT) - 2:39
- LIKE - 4:23
- AND e BETWEEN - 2:51
- OR e IN - 2:18
- IS NULL - 1:13
- Operatori aritmetici e alias - 4:27
- Funzioni statistiche, GROUP BY e HAVING - 4:22
- JOIN - 2:56
- Query annidate - 4:00
- INSERT, UPDATE, DELETE - 3:45
- Creare e cancellare tabelle - 2:10
- Vincoli di integrità - 6:48
- Vincoli di Foreign Key (Chiave esterna) - 6:02
Fondamenti di Basi di dati / Uso di DBMS29 contenuti
- 1. {{LESSONLABELINSIGHT}}TUTORIAL - Installazione di Docker e DBeaver
- Installazione di MySQL con Docker - 6:07
- Installazione di PostgreSQL con Docker - 3:41
- Overview di MySQL e PostgreSQL - 12:05
- 09-CreareepopolareunDBconSQL-01
- CREATE TABLE e INSERT - 13:23
- ALTER TABLE e AUTO INCREMENT - 8:21
- Import di CSV in DBeaver - 2:34
- Esportare dati da DBeaver - 1:51
- Vincoli di Foreign Key - 9:56
- Utilizzo di base di PostgreSQL - 11:21
- Introduzione alle query - 1:33
- Operatori di confronto - 4:06
- Operatore BETWEEN - 2:24
- INNER JOIN e join impliciti - 3:44
- Alias - 2:14
- LEFT JOIN - 1:46
- ORDER BY - 3:01
- Confronti fra date - 2:31
- Query annidate - 4:11
- Altri 9 contenuti: consulta il programma completo su Guruflix.
Fondamenti di Basi di dati / DB Documentali - NoSQL17 contenuti
- 1. {{LESSONLABELINSIGHT}}TUTORIAL | Installazione di Docker
- Installazione di MongoDB - 9:21
- Collections e documenti - 3:55
- Panoramica di MongoDB con Compass - 13:08
- Operazioni con documenti - 13:45
- Export di collections - 4:29
- mongodump e mongorestore - 4:48
- Filtraggio con “find“ - 14:54
- Ordinamento, limit e skip - 3:50
- Modifica di documenti - 13:18
- Cancellazione di documenti - 2:29
- Query complesse - 8.58
- Funzioni di aggregazione - 5:24
- Embedding e referencing - 19:21
- Introduzione a pymongo - 9:52
- Introduzione agli ODM e a beanie - 7:08
- Use case - Catalogo film con MongoDB e beanie - 12:23
Generative AI for Developers / Prompt Engineering8 contenuti
- Introduzione - 4:50
- Cos'è un Prompt - 2:04
- Formulazione di un prompt - 5:31
- Tipologie di prompt - 3:12
- Tipologie di task - 11:05
- Scelta della tipologia di prompt - 06:45
- Guida pratica alla Strutturazione di Prompt Efficaci - 16:59
- Conclusioni - 4:49
Generative AI for Developers / Generative AI per analisi dati e sviluppo software14 contenuti
- IA generativa per lo sviluppo software - 21:24
- Exploratory Data Analysis e modelli predittivi con LLM - 30:42
- Uso di ChatGPT per supporto allo sviluppo front-end - 19:45
- Uso di ChatGPT per sviluppo web con un framework - 18:22
- Introduzione a Github Copilot - 5:32
- Copilot per lo sviluppo web - 58:50
- Copilot e p5.js - 10:42
- Copilot per il Machine Learning con Python - 28:03
- Custom Actions for Custom GPTs - 3:47
- Custom GPTs e API con OpenAPI - 32:07
- Cursor - Introduzione - 10:05
- Cursor - Custom Rules - 04:09
- Creare un sito statico da un PDF con Cursor - 14:22
- Creare un sito web con Django e Cursor - 17:40
Generative AI for Developers / Advanced Prompt Engineering4 contenuti
- Introduzione - 2:42
- Tecniche Avanzate - 46:47
- Valutare un Modello - 34:14
- Piattaforme per il Prompting - 27:22
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
La durata complessiva dei video è 55 ore e 31 minuti, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 271 video del programma. Il livello non è dichiarato e non può essere dedotto con certezza dal titolo. La lingua indicata è «italiano». Il tempo necessario per applicare gli argomenti dipende dalle conoscenze iniziali e dalle attività previste, che il catalogo non quantifica.
Prima di iniziare
- I prerequisiti non sono specificati in un campo dedicato del catalogo. Verifica con il fornitore le conoscenze iniziali e gli eventuali strumenti necessari.
Punti forti e aspetti da verificare
Cosa emerge dal programma
- Sono visibili 20 sezioni del programma: puoi confrontarne i temi prima di scegliere.
- Il percorso comprende 271 video, un formato che permette di organizzare lo studio in sessioni separate.
Limiti e informazioni mancanti
- Il livello non è dichiarato: i titoli delle lezioni da soli non dimostrano quanto il corso sia introduttivo o avanzato.
- I prerequisiti e gli strumenti necessari non sono specificati: chi parte da zero deve verificare la preparazione richiesta.
- Le condizioni di accesso non sono dettagliate: durata della disponibilità e servizi inclusi restano da chiarire.
Acquisto, noleggio o abbonamento?
Il prezzo riportato nel catalogo è 117,00 €; non è specificato a quale formula di accesso si riferisca. Per valutare la convenienza servono la formula disponibile, la durata dell'accesso, le eventuali condizioni di rinnovo e il costo totale. Un accesso lungo può essere utile per riprendere le lezioni; uno temporaneo richiede di pianificare lo studio nel periodo incluso. Il catalogo riporta inoltre 1117,00 € come prezzo originale. Non documenta data, provenienza, licenza o formula di quel riferimento: il confronto non prova uno sconto attuale o l'equivalenza delle condizioni.
Le domande da farsi
Che cosa include il programma di Percorso di Carriera Python Developer per AI & Data?
Il catalogo elenca 20 sezioni, tra cui Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / L'Intelligenza Artificiale Oggi; Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Il mondo dell'AI; Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Agentic AI; Introduzione al Data Driven Mindset / Fondamenti di Intelligenza Artificiale / Opportunità e Sfide dell'IA. I titoli descrivono gli argomenti dichiarati; consulta il programma completo per il dettaglio delle lezioni.
Sono disponibili durata, livello e prerequisiti?
La durata complessiva dei video è 55 ore e 31 minuti, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 271 video del programma. Il livello non è dichiarato. I prerequisiti vanno verificati nella scheda del fornitore.
Conviene acquistare, noleggiare o abbonarsi?
Il catalogo riporta 117,00 € senza specificare la formula di accesso. Per stabilire la convenienza servono i prezzi e le condizioni delle formule effettivamente disponibili per questo corso.
Quali informazioni servono prima di iniziare?
Verifica le conoscenze iniziali richieste, gli strumenti da utilizzare e gli eventuali costi esterni. Chiarisci anche se l'accesso include supporto o feedback e per quanto tempo i materiali restano disponibili.