Scopri in che modo il data mining utilizza le statistiche e l'intelligenza artificiale per analizzare grandi set di dati e scoprire modelli e informazioni utili.

Scopri in cosa differiscono, anche se correlati, data science e apprendimento automatico (ML). Mentre la data science dà struttura ai big data, l'apprendimento automatico (ML) è incentrato sull'apprendimento a partire dai dati stessi.

Impara a comprendere tutte le sfumature di qualità e integrità dei dati e ad essere un'organizzazione basata sui dati che si serve dell'analytics per le decisioni aziendali, fornendo accesso ai dati self-service e offerte di dati.

Scopri come differiscono tra loro data science e analytics dei dati. La data science si occupa della gestione dei dati strutturati e non strutturati, mentre l'analytics dei dati esamina i set di dati per ricavare insight.

Impara a sfruttare i dati aziendali scoprendo in che modo la business intelligence elabora i dati per ottenere insight utili e informare il processo decisionale.

Scopri in che modo l'analisi esplorativa dei dati analizza e riepiloga con efficacia i set di dati per scoprire modelli e anomalie e generare un'ipotesi.

Utilizza la data science per ottenere insight di business da una quantità crescente di dati e accelerare la trasformazione digitale e il processo decisionale basato sui dati.

Impara a fondo questa procedura di analisi per generare previsioni con competenza, utilizzando una formula matematica facilmente interpretabile e applicandola a vari domini.

Prevedi i risultati in tempi più rapidi e prendi decisioni migliori grazie alla completa padronanza del metodo di regressione logistica e del tipo di regressione logistica che è meglio utilizzare.

Scopri come eseguire una simulazione Monte Carlo, un algoritmo computazionale, utilizzando un campionamento casuale ripetuto per stimare i possibili risultati di un evento incerto.