Corso Data Scientist e Machine Learning con AI

L'obiettivo principale del corso Data Scientist e Machine Learning con AI è quello di fornire agli studenti una conoscenza esaustiva e pratica delle competenze necessarie per avviare e gestire progetti nel campo della Data Science e del Machine Learning utilizzando Python e librerie open source.
Attraverso il corso, gli studenti acquisiranno una solida comprensione delle fondamenta del linguaggio Python, comprese le nozioni di programmazione orientata agli oggetti, e svilupperanno una competenza teorico-matematica necessaria per affrontare le sfide della scienza dei dati. Mediante lezioni pratiche e approfondite, il corso Data Scientist e Machine Learning si propone di formare professionisti in grado di utilizzare strumenti come Scikit-learn, Keras e TensorBoard per implementare modelli di machine learning, nonché di applicare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare testi e dati non strutturati.
Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di affrontare progetti di Data Science e Machine Learning in contesti reali, preparandoli ad affrontare le sfide e le opportunità nel mondo professionale.

Il corso Data Scientist e Machine Learning con AI è rivolto a una vasta gamma di professionisti e studenti che desiderano acquisire competenze avanzate nel campo. È adatto a programmatori che vogliono ampliare le proprie competenze nell'ambito della scienza dei dati utilizzando Python, così come a professionisti del settore che cercano di aggiornarsi sulle più recenti tecnologie e metodologie nel campo del machine learning.
Il corso può essere utile per gli studenti universitari o coloro che intendono intraprendere una carriera nel campo della Data Science, offrendo una formazione completa e pratica per sviluppare le competenze necessarie per affrontare sfide complesse nel mondo reale.

Non è richiesta alcuna esperienza specifica per partecipare al corso Data Scientist e Machine Learning, tuttavia, avere una conoscenza di base dei linguaggi di programmazione è consigliabile, anche se non essenziale.

Al completamento del corso Data Scientist e Machine Learning con AI, ti verrà rilasciato un certificato personalizzato e numerato, il cui tracciamento sarà disponibile sul nostro sito web. La nostra formazione è certificata secondo gli standard dell'ente ISO 9001:2015 EA37, un riconoscimento accettato in tutta Europa per la qualità della formazione professionale.

Verrà contattato da un responsabile che le fornirà tutte le informazioni in merito al percorso formativo richiesto

I professionisti specializzati in Data Science, Machine Learning con Intelligenza Artificiale (AI) godono di una vasta gamma di opportunità lavorative in diversi campi e settori. Alcuni dei principali ambiti di impiego includono:
• Industria tecnologica: Aziende come Google, Microsoft, Amazon e Facebook spesso reclutano esperti in data science e machine learning per sviluppare algoritmi avanzati, migliorare i servizi basati sull'AI e risolvere sfide complesse legate ai dati.
• Settore finanziario: Banche, istituti di credito, società di investimento e altre istituzioni utilizzano per il risk management, il trading algoritmico, la prevenzione delle frodi, il credit scoring e altri scopi finanziari.
• Sanità: Nel campo della salute, professionisti si occupano di analisi dei dati clinici, diagnostica medica, previsione delle epidemie, ricerca farmaceutica e personalizzazione dei trattamenti.
• Commercio al dettaglio e marketing: per ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento, prevedere la domanda dei clienti, personalizzare le raccomandazioni di prodotti e migliorare l'esperienza utente sui siti web e nelle app.
• Produzione e logistica: per ottimizzare la produzione, ridurre i costi, migliorare la manutenzione predittiva degli impianti e gestire in modo più efficiente la catena di approvvigionamento e la logistica.
• Settore dei trasporti: Nel campo dei trasporti, i professionisti lavorano su progetti di ottimizzazione dei percorsi, pianificazione del traffico, manutenzione dei veicoli e sviluppo di sistemi di guida autonoma.
• Governo e settore pubblico: per analizzare i dati pubblici, migliorare i servizi ai cittadini, prevenire la criminalità, ottimizzare i trasporti pubblici e altro ancora.
Con il costante avanzamento delle tecnologie e l'ampia diffusione dell'utilizzo dei dati in vari settori, la richiesta di esperti in queste discipline è destinata a crescere ulteriormente.

Nel campo della Data Scientist e Machine Learning con dell'Intelligenza Artificiale (AI), i professionisti assumono ruoli diversificati e compiti variabili, adattandoli alle specifiche esigenze aziendali e ai progetti in corso. Ecco alcune attività fondamentali:
• Analisi dei dati: I data scientist esaminano i dati per individuare modelli, tendenze e relazioni utili per l'azienda o il progetto in corso. Utilizzano strumenti statistici, di visualizzazione e analitici per comprendere i dati.
• Preparazione dei dati: Una parte significativa del lavoro di un data scientist consiste nella preparazione dei dati, che include l'elaborazione, la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in un formato adatto all'analisi e all'addestramento dei modelli di machine learning.
• Sviluppo e addestramento dei modelli di machine learning: I professionisti di Data Science e Machine Learning creano modelli predittivi e analitici utilizzando algoritmi di machine learning e tecniche di intelligenza artificiale. Questi modelli vengono addestrati utilizzando dati storici per fare previsioni o classificare nuovi dati.
• Valutazione e ottimizzazione dei modelli: Dopo l'addestramento dei modelli, i data scientist devono valutarne le prestazioni utilizzando metriche appropriate e ottimizzarli regolando i parametri o esplorando diverse tecniche di machine learning.
• Implementazione dei modelli: Una volta addestrati e validati, i modelli vengono implementati in ambienti di produzione o integrati in sistemi esistenti per fare previsioni o automatizzare decisioni.
• Monitoraggio e manutenzione dei modelli: I data scientist sono responsabili del monitoraggio delle prestazioni dei modelli in produzione e dell'aggiornamento o della manutenzione periodica per garantirne l'accuratezza ed efficacia nel tempo.