Corso Python per il machine learning in e-learning
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Livello
Livello base
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Metodologia
Online
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Durata
4 Giorni
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Inizio
Scegli data
Il corso "Python per il machine learning" ha l'obiettivo di trasmettere agli studenti solide competenze per approcciarsi con successo alla programmazione in Python su progetti di machine learning. Il linguaggio Python verrà introdotto e spiegato facendo pratica direttamente su veri problemi di machine learning. Gli algoritmi saranno trattati nella loro interezza, partendo dall'acquisizione dei dati e dalle tecniche di pre-processing, fino alla valutazione e convalida dei risultati ottenuti.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Fornire solidi basi di programmazione in Python su tematiche di machine learning.
Sviluppatori, data analyst, chiunque lavori nel mondo dei dati o vuole conoscere Python e l'universo del machine learning.
Conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione.
Corso Python per il machine learning, a Torino e in e-learning
Tutte le lezioni si svolgono in diretta streaming, con la possibilità di effettuare formazione one-to-one e di registrare le lezioni.
Gli script in Python, gli esercizi con le soluzioni e tutto il materiale didattico saranno consegnati puntualmente alla fine di ogni lezione. Al termine del corso verrà rilasciato un certificato di frequenza con profitto.
Il corso si compone di 16 ore
Opinioni
Materie
- Python
- Machine Learning
- Big Data
- Intelligenza artificiale
- Numpy
- Pandas
- Scikit-learn
- Dataset
- Analisi dei dati
- Programmazione a oggetti
Professori
Nicola Iantomasi
Microsoft Certified Solution Expert: Data Management and Analytics
Ho più di trecento ore di esperienza in corsi per privati e aziende sul mondo dei database e della gestione dei dati. Ha conseguito le seguenti certificazioni su Microsoft SQL Server: MCSE: Data Management and Analytics; MCSA: SQL 2016 Database Development; MCSA: SQL Server 2012/2014.
Programma
- Breve introduzione al paradigma della programmazione a oggetti e alla sintassi di Python
- Acquisizione dei dati con la libreria Pandas
- Lavorazione dei dati mancanti con le librerie Pandas e Numpy
- Normalizzazione dei dati con Scikit-learn
- Algoritmi per la selezione ed estrazione delle caratteristiche
- Algoritmi di classificazione: Prinception, Regressione Logistica, SVM, alberi di decisioni, foreste casuali
- Scelta degli iperparametri
- Individuazione e risoluzione di problematiche di overfitting
- Valutazione dei risultati ottenuti
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