Ultimo aggiornamento 4/2025
Creato da Tech Career World
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44,1 KHz, 2 canali
Livello: Tutti | Genere: eLearning | Lingua: Inglese + sottotitoli | Durata: 530 lezioni (49 ore e 5 minuti) | Dimensioni: 15,6 GB
Impara Machine Learning, Data Science e Deep Learning con Python
Cosa imparerai
Acquisirai competenze nell’utilizzo delle librerie Python comunemente utilizzate in Data Science e Machine Learning, come NumPy, Pandas e Matplotlib.
Imparerai a pulire e preelaborare set di dati, inclusa la gestione di dati mancanti, valori anomali e il ridimensionamento delle feature.
Acquisirai conoscenze sulle tecniche di analisi esplorativa dei dati per estrarre insight e pattern dai dati.
Padroneggerai i fondamenti dell’analisi statistica e applicherai metodi statistici per interpretare e trarre conclusioni dai dati. Comprendere i principi del machine learning e i suoi vari algoritmi, come regressione, classificazione e clustering.
Imparare a selezionare modelli e tecniche di machine learning appropriati per diversi tipi di problemi e set di dati.
Sviluppare competenze nell’ingegneria e nella selezione delle feature per migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning.
Requisiti
Solo passione per l’apprendimento!
Descrizione
Il corso Python per Data Science e Machine Learning è progettato per fornire agli studenti una comprensione completa della programmazione Python, delle tecniche di data science e degli algoritmi di machine learning. Che tu sia un principiante che desidera entrare nel settore o un professionista esperto che desidera ampliare le proprie competenze, questo corso fornisce le conoscenze e l’esperienza pratica necessarie per eccellere nel campo in rapida crescita della data science. Obiettivi del corso: 1. Padroneggiare la programmazione Python: Sviluppare solide basi nella programmazione Python, inclusi sintassi, strutture dati, flusso di controllo e funzioni. Acquisire competenza nell’utilizzo di librerie Python come NumPy, Pandas e Matplotlib per manipolare e visualizzare i dati in modo efficace. 2. Pulizia e pre-elaborazione dei dati: impara a gestire dati mancanti, valori anomali e formati di dati incoerenti. Acquisisci competenze nelle tecniche di pulizia e pre-elaborazione dei dati per garantire la qualità e l’affidabilità dei set di dati. 3. Analisi esplorativa dei dati: comprendi i principi e le tecniche dell’analisi esplorativa dei dati. Impara a estrarre informazioni, scoprire pattern e visualizzare i dati utilizzando metodi statistici e librerie Python. 4. Analisi statistica: acquisisci una solida comprensione dei concetti e delle tecniche statistiche. Applica metodi statistici per analizzare i dati, testare ipotesi e trarre conclusioni significative. 5. Fondamenti di apprendimento automatico: apprendi i fondamenti dell’apprendimento automatico, inclusi apprendimento supervisionato e non supervisionato, regressione, classificazione e clustering. Comprendi i punti di forza e i limiti dei diversi algoritmi di apprendimento automatico. 6. Implementazione dell’apprendimento automatico: acquisisci esperienza pratica nell’implementazione di modelli di apprendimento automatico utilizzando librerie Python come scikit-learn. Impara ad addestrare, valutare e ottimizzare i modelli di apprendimento automatico. 7. Ingegneria e selezione delle feature: sviluppa competenze nell’ingegneria delle feature per creare feature significative e informative a partire da dati grezzi. Apprendi tecniche di selezione delle feature per migliorare le prestazioni e l’interpretabilità del modello. 8. Valutazione e ottimizzazione del modello: impara a valutare le prestazioni dei modelli di machine learning utilizzando tecniche come la cross-validazione e le metriche di valutazione. Comprendi l’importanza dell’ottimizzazione degli iperparametri e della regolarizzazione per l’ottimizzazione del modello. 9. Concetti di deep learning: esplora le basi del deep learning, incluse reti neurali, funzioni di attivazione e ottimizzazione della discesa del gradiente. Acquisisci una comprensione delle architetture di deep learning e delle loro applicazioni. 10. Deep learning pratico: acquisisci esperienza pratica nella creazione e nell’addestramento di reti neurali utilizzando framework di deep learning popolari come TensorFlow o PyTorch. Impara ad applicare tecniche di deep learning per risolvere problemi reali.
A chi è rivolto questo corso
Aspiranti data scientist e appassionati di machine learning con una conoscenza di base della programmazione Python.
Studenti che desiderano acquisire conoscenze approfondite e competenze pratiche in Python, data science e machine learning.
Il contenuto del corso è progettato per fornire spunti preziosi ed esperienza pratica a coloro che mirano a eccellere nella risoluzione e nell’analisi di problemi basati sui dati.
Link per il download: