Data Scientist

Modulo 1: Introduzione al Data Science Definizione del ruolo del Data Scientist e il suo impatto. Concetti fondamentali di analisi dei dati e machine learning. Modulo 2: Fondamenti di Statistica e Matematica Principi statistici e matematici essenziali per l'analisi dei dati. Applicazioni pratiche in contesti data-driven. Modulo 3: Programmazione e Linguaggi di Programmazione Introduzione a linguaggi come Python e R per l'analisi dei dati. Sviluppo di competenze di programmazione applicate alla data science. Modulo 4: Esplorazione e Pulizia dei Dati Tecniche di esplorazione dei dati e individuazione di anomalie. Pulizia dei dati per garantire la qualità e l'affidabilità. Modulo 5: Modellazione Statistica Approfondimento sui modelli statistici e algoritmi di machine learning. Selezione e valutazione dei modelli più appropriati per specifiche analisi. Modulo 6: Machine Learning Supervised Applicazioni pratiche di algoritmi di apprendimento supervisionato. Sviluppo di modelli predittivi per la classificazione e la regressione. Modulo 7: Machine Learning Unsupervised Utilizzo di algoritmi di apprendimento non supervisionato. Analisi delle clusterizzazione e delle riduzioni dimensionali. Modulo 8: Deep Learning e Reti Neurali Fondamenti del deep learning e delle reti neurali. Applicazioni avanzate in contesti di data science. Modulo 9: Big Data e Strumenti di Analisi Gestione di grandi volumi di dati con tecnologie come Hadoop e Spark. Utilizzo di strumenti per l'analisi di big data. Modulo 10: Data Visualization Tecniche di visualizzazione dati per una comunicazione efficace. Utilizzo di strumenti come matplotlib e seaborn. Modulo 11: Estrazione di Conoscenza e Feature Engineering Metodi di estrazione di conoscenza significativa dai dati. Progettazione e selezione delle caratteristiche (feature) più rilevanti. Modulo 12: Ottimizzazione dei Modelli Tecniche di ottimizzazione dei modelli per migliorare le prestazioni. Introduzione a concetti come bias-variance tradeoff. Modulo 13: Introduzione al Data Engineering Concetti di data engineering e gestione di flussi di dati. Utilizzo di strumenti come Apache Kafka e Apache Flink. Modulo 14: Etica e Responsabilità nell'Analisi dei Dati Considerazioni etiche nella manipolazione e interpretazione dei dati. Ruolo del Data Scientist nella tutela della privacy e della trasparenza. Modulo 15: Tendenze Future nella Data Science Esplorazione delle nuove tecnologie e metodologie emergenti. Adattamento alle evoluzioni nel campo della data science e delle intelligenze artificiali.