Data Science e Machine Learning con Python

In offerta!

Data Science e Machine Learning con Python

89,00 

Corso E-Learning

Durata 15 Ore circa

Certificato di partecipazione dopo il superamento del Test finale a risposta multipla

info@gruppoacademy.com

COD: 34298 Categorie: ,

Descrizione

Corso completo in E-Learning in Data Science e Machine Learning con Python

Prezzo in promozione per i primi 20 iscritti


La struttura del corso prevede:

Contenuti: Audio, Video, Immagini, Testo ed Esempi; Test scritto finale necessario ai fini del rilascio della Certificazione.

Il corso prevede costanti aggiornamenti per incrementare nuove funzioni.

Al superamento del percorso di studi, si sarà inseriti nel Registro dei professionisti Internazionale, dal quale attingono le aziende interessate ad assumere figure professionali specializzate.

Puoi svolgere il corso quando e dove vuoi, tramite il tuo PC, Tablet o Smartphone. Non ci sono limiti di tempo per cominciarlo o terminarlo e potrai suddividere le lezioni in base ai tuoi impegni.

Potrai inoltre svolgere il Test finale scritto “Online” per ottenere il certificato.


A chi si rivolge?

  • Programmatori e sviluppatori che vogliono trovare lavoro nei settori di machine learning e intelligenza artificiale
  • Imprenditori e startupper che vogliono fondare una nuova azienda tecnologica nel campo dell’intelligenza artificiale

Perché comprarlo?

Se avete già un’occupazione: indipendentemente dal ruolo, settore e/o formazione accademica, nell’attuale mercato del lavoro è sempre più imprescindibile conoscere i linguaggi di programmazione anche se il ruolo che si ricopre non è direttamente implicato con la programmazione ed i software.  Questo corso vi fornirà tutte le competenze necessarie per gestire e sviluppare progetti semplici e complessi in ambito Data Science, svilupperete piena conoscenza di tutto l’universo che gravita attorno ai Big Data.

Se siete alla ricerca di occupazione: la Programmazione, il Web, il Digitale anche nell’area Medica, sono i settori di sbocco ai quali apre le porte questo corso. Serve altro per rispondere alla  alla domanda? Questo corso di formazione ti darà la possibilità di poter scegliere quale sia il settore lavorativo più adatto alle tue esigenze e interessi.


Cosa saprai fare al termine del corso?

  • Padroneggiare il machine learning con Python
  • Analisi di un dataset per estrapolare informazioni utili
  • Funzionamento dei modelli di machine learning più diffusi
  • Utilizzare il machine learning su problemi reali
  • Differenza tra modelli supervisionati e non supervisionati
  • Scegliere ed ottimizzare un modello di machine learning
  • Eseguire predizioni e classificazioni partendo dai dati
  • Eseguire clustering per raggruppare automaticamente dati simili
  • Imparare ad utilizzare Pandas e Scikit-learn
  • Lavorare con iPython e Jupyter Notebook

Durata:

15 Ore circa


Obiettivi del corso: 

Il corso è stato progettato per fornire conoscenze base ed avanzate per tutti gli utenti che vogliono avere a che fare con i Big Data.

Per gli utenti già esperti ci sarà la possibilità di approfondire e perfezionare la propria conoscenza e competenza nell’utilizzo dello strumento tramite esempi ed approfondimenti.

Per i principianti ci sarà la possibilità di portare la propria conoscenza della materia al livello avanzato.


Argomenti del corso:

Inizieremo il corso esplorando in breve il vasto campo dell’intelligenza artificiale, come il machine learning si inserisce al suo interno e come quest’ultimo è legato al data science. Costruiremo insieme il tuo ambiente di lavoro, in base alle tue personali esigenze e preferenze.

Subito dopo cominceremo a sporcarci le mani lavorando sul nostro primo dataset. Vedremo insieme le principali tecniche di data preprocessing e feature engineering, ovvero come ottimizzare e manipolare un dataset per renderlo un buon input per un algoritmo di machine learning.

Dopo aver appreso come lavorare con un dataset potremo iniziare a parlare di machine learning.
Ti saranno presentati i due principali tipi di apprendimento:

  • Apprendimento supervisionato.
  • Apprendimento non supervisionato

Eseguiremo una regressione per stimare il valore di un’abitazione in base a diverse sue caratteristiche, come metratura, piani e numero di stanze,  e studieremo brevemente i principali modelli per questo tipo di problema:

  • Regressione lineare semplice
  • Regressione polinomiale
  • Regressione multipla.

Affronteremo il problema di overfitting e come bias e varianza lo controllano, per contrastarlo studieremo i principali modelli di regressione regolarizzati:

  • Lasso
  • Ridge Regression
  • Elasticnet

Al termine di questa sezione avrai ottime basi di regressione e saprai come creare i tuoi modelli autonomamente, quindi potremo passare al secondo tipo di problema: la classificazione.

Eseguiremo la nostra prima classificazione, utilizzando un dataset contenente immagini di cifre scritte a mano (MNIST).
Cominceremo con un modello di classificazione lineare: la regressione logistica, vedendo come questa può essere utilizzata per classificare esempi tra due classi o classi multiple.

Proseguiremo osservando i limiti di modelli lineari e i vantaggi di un approccio non lineare, quindi vedremo i principali modelli di questa nuova categoria:

  • Alberi e foreste
  • Kernel SVM
  • Nearest neighbors
  • Reti neurali artificiali

A questo punto saprai già come costruire i tuoi modelli per i due principali problemi dell’apprendimento supervisionato: regressione e classificazione.

Concluderemo la sezione con tecniche di debugging e ottimizzazione per rendere i tuoi modelli robusti e velocizzare la fase di addestramento.

Nella sezione successiva passeremo alla seconda categoria di apprendimento: l’apprendimento non supervisionato.

Affronteremo il problema del clustering, ovvero come creare automaticamente dei gruppi di dati riconoscendo delle caratteristiche condivise all’interno del dataset;  a questo scopo studieremo l’algoritmo di clustering più diffusi, sia in ambito accademico che industriale:

  • K-Means
  • Clustring Gerarchico
  • DBSCAN

Tecniche di Riduzione della Dimensionalità si rivelano incredibilmente utili quando lavoriamo con dataset che hanno un numero elevato di dimensioni, sia per poterli visualizzare graficamente, sia per poter velocizzare la fase di addestramento. In questa sezione parleremo proprio di questi argomenti.

Termineremo il corso con alcuni consigli su come proseguire, raccomandazioni su libri da leggere per approfondire la parte teorica e competizioni Kaggle a cui partecipare per affinare le skills pratiche.


In quali settori potrò utilizzare le competenze che apprenderò in questo corso?

  • In ogni campo industriale e scientifico che puoi immaginare, si seguito alcuni esempi:
    • Data science.
    • Machine learning.
    • Sviluppo web.
    • Insegnamento dell’informatica.
    • Visione artificiale ed elaborazione di immagini.
    • Sviluppo di giochi.
    • Medicina e Farmacologia.
    • Biologia e Bioinformatica.
    • Astronomia.
    • Settori come robotica, veicoli autonomi, business, meteorologia e sviluppo di interfacce grafiche (GUI).
    • Ecc…

Composizione:

Il corso prevede una parte Teorica e Video abbinata all’utilizzo di Python per permettere di esercitarsi durante le fasi di apprendimento con la Tecnica del Read/Watch and Try.


Certificazione:

Al superamento del test finale online verrà rilasciato il Certificato Internazionale.


Relatori:

Team Gruppo Academy composto da docenti universitari nazionali e internazionali + ingegneri informatici e sviluppatori specializzati nelle aree specifiche del corso che collaborano con aziende multinazionali di caratura mondiale.


PAGAMENTI Accettati:

  • PayPal
  • Carta di Credito o Debito 
  • Bonifico Bancario – Addebito SEPA (occorreranno 2-3 giorni lavorativi per l’accredito e potrai successivamente svolgere il corso)

Vantaggi:

Riceverai uno sconto del 10% per un altro corso in FAD


Come Acquistare e Accedere al corso:

Clicca su Aggiungi al Carrello, inserisci i tuoi dati personali per la registrazione (ricordati mail e la password inserite, ti serviranno per accedere nella tua area personale), e scegli la modalità di pagamento.

Dopo l’acquisto, accedi al corso, cliccando su “IL MIO ACCOUNT” nel menù in alto, inserisci mail e password scelte in fase di registrazione.

Troverai il corso acquistato nella sezione “CORSI”.

Data Science e Machine Learning con Python

Recensioni

  1. Giancarlo Ravino

    Ottimo corso, pieno di lezioni interessanti e utili per il lavoro. Complimenti

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