Data scientist

Modulo 1: Data Science Cos'è il Data Science Ruolo del Data Scientist Strumenti e linguaggi principali (Python, R, SQL) Modulo 2: Matematica e Statistica per Data Science Algebra lineare (vettori, matrici) Probabilità e distribuzioni Statistica descrittiva e inferenziale Test statistici e intervalli di confidenza Modulo 3: Python per Data Science Sintassi base di Python Librerie principali: NumPy, pandas, matplotlib, seaborn Gestione dei dati in formato CSV, Excel, JSON Modulo 4: Data Wrangling e Pulizia dei Dati Gestione dei dati mancanti Rimozione dei duplicati Manipolazione e trasformazione dei dati Modulo 5: Esplorazione e Visualizzazione dei Dati Analisi univariata e bivariata Visualizzazione con Matplotlib e Seaborn Creazione di grafici: istogrammi, scatter plot, boxplot Modulo 6: Machine Learning Tipologie di machine learning: supervisionato e non supervisionato Algoritmi di classificazione e regressione Algoritmi di clustering Modulo 7: Regressione Lineare e Logistica Regressione lineare semplice e multipla Regressione logistica Interpretazione dei coefficienti Modulo 8: Alberi Decisionali e Random Forest Costruzione e interpretazione degli alberi decisionali Random Forest Overfitting e pruning Modulo 9: Support Vector Machines (SVM) Concetti base delle SVM Linee di separazione e margine massimo Applicazione delle SVM in classificazione Modulo 10: K-Nearest Neighbors (KNN) Algoritmo KNN Distanze e metriche Applicazioni pratiche del KNN Modulo 11: Clustering: K-means e Hierarchical Algoritmo K-means Algoritmo di clustering gerarchico Valutazione delle performance del clustering Modulo 12: Reti Neurali e Deep Learning Concetti base delle reti neurali Architetture di deep learning Applicazioni del deep learning Modulo 13: Validazione dei Modelli Tecniche di validazione incrociata Bias e varianza Matrici di confusione, precisione, recall, F1-score Modulo 14: Big Data e Data Engineering Concetti di Big Data Hadoop e Spark Processi di ETL (Extract, Transform, Load) Modulo 15: Tendenze e Futuro del Data Science Evoluzione del Data Science Intelligenza Artificiale e Data Science Nuove tecnologie e applicazioni future