C’è tempo fino al prossimo 12 dicembre per iscriversi al corso per Data Analyst organizzato da Udacity, società specializzata nell’erogazione di corsi, anche di tipo MOOC (Massive Open Online Courses), online.
Si tratta di un corso che fa parte del catalogo dei percorsi definiti “Nanodegree”, termine con il quale Udacity indica percorsi formativi al cui completamento i partecipanti ricevono un attestato che ne certifica non solo la partecipazione, ma anche il conseguimento di determinate competenze.
I Nanodegree program sono sviluppati con il contributo diretto di aziende leader del settore di riferimento sui temi specifici del corso, che rendono disponibili i loro esperti sia in qualità di docenti, sia nelle attività di counseling.
Due trimestri per diventare Data Analyst con Udacity
Il programma dedicato ai Data Analyst è organizzato in due trimestralità e richiede un impegno di 10 ore di studio settimanali.
Obiettivo di questo corso, valutato di livello intermedio, è dare ai partecipanti gli skill necessari per intraprendere un percorso professionale nella Data Science.
Il primo modulo è dedicato all’analisi dei dati con Python e SQL, richiede competenze di base nella statistica descrittiva e un minimo di esperienza nel lavoro sui dati nei fogli di calcolo o SQL.
Il secondo trimestre è dedicato invece all’analisi di dataset complessi e non strutturati: allo studente verrà insegnato come preparare i dati prima delle attività di analisi, come creare visualizzazioni per la data exploration e come raccontare una storia attraverso i dati.
Come è strutturato il corso
Il programma è stato sviluppato in collaborazione con Kaggle, Tableau e Mode, che hanno contribuito proprio nella definizione degli skill e delle competenze necessarie a chi desidera lavorare con i dati o diventare Data Scientist.
Il nanodegree per Data Analyst costa 499 dollari per il primo trimestre e 699 per il secondo. Lo studente può comunque iniziare direttamente dal secondo modulo, se già possiede competenze di base in Python ed SQL.
Diversamente da altri programmi del catalogo Udacity, per il percorso di Data Analyst non è previsto un periodo di prova, ma è possibile richiedere un rimborso dopo 7 giorni, qualora non rispondesse alle aspettative dello studente.
Inoltre, rispetto ai cosiddetti programmi self-paced, nei quali lo studente può adattare i tempi di studio alle proprie esigenze, in questo caso i tempi sono fissati, così come le scadenze per la presentazione dei progetti.
Il mancato rispetto delle date e dei termini fissati comporta il mancato superamento del corso, anche se una tantum lo studente può richiedere una dilazione temporale di 4 settimane.
In calce a questo articolo, presentiamo gli altri percorsi formativi dedicati alla Data Science presenti nel catalogo di Udacity.
TITOLO | ORGANIZZATORI | DURATA | LIVELLO | PREZZO |
Business Analyst Nanodegree | in collaborazione con Alteryx e Tableau | 160 ore | I | 200 €/mese |
Data Analyst Nanodegree | in collaborazione con Kaggle, Tableau e Mode | 2 trimestri da 3 mesi ciascuno con un impegno di 10 ore settimanali | II | 499 euro il primo trimestre / 699 il secondo |
Machine Learning Engineer Nanodegree | in collaborazione con Kaggle | 6 mesi | III | 200 € al mese |
Deep Learning | sviluppato da Google | 3 mesi | III | gratuito |
Intro to Data Analysis | 6 settimane | I | gratuito | |
Intro to Computer Science | 3 mesi | I | gratuito | |
Intro to Data Science | 2 mesi | II | gratuito | |
Intro to Statistics | 2 mesi | I | gratuito | |
A/B Testing | sviluppato da Google | 1 mese | II | gratuito |
A/B Testing for Business Analysts | 3 settimane | II | gratuito | |
Intro to Machine Learning | 10 settimane | II | gratuito | |
Data Visualization and D3.js | Zipfian Academy | 7 settimane | II | gratuito |
Intro to Hadoop and MapReduce | Cloudera | 1 mese | II | gratuito |
Real-Time Analytics with Apache Storm | 2 settimane | II | gratuito | |
Data Analysis with R | 2 mesi | II | gratuito | |
Intro to Descriptive Statistics | 2 mesi | I | gratuito | |
Introduction to Python | 5 settimane | I | gratuito | |
Intro to Inferential Statistics | 2 mesi | I | gratuito | |
Data Wrangling with MongoDB | Mongo DB | 2 mesi | II | gratuito |
Model Building and Validation | AT&T | 8 settimane | III | gratuito |
Machine Learning | Georgia Tech | 4 mesi | II | gratuito |
Reinforcement Learning | Georgia Tech | 4 mesi | III | gratuito |
Time Series Forecasting | 3 settimane | II | gratuito | |
Segmentation and Clustering | 3 settimane | II | gratuito | |
Classification Models | Alteryx | 2 settimane | II | gratuito |
Data Visualization in Tableau | 3 settimane | I | gratuito | |
GitHub & Collaboration | 3 settimane | I | gratuito | |
Problem Solving with Advanced Analytics | Alteryx | 2 settimane | I | gratuito |
Creating an Analytical Dataset | Alteryx | 2 settimane | I | gratuito |