corso di Predictive Analytics & Machine Learning con Python

1. PARTE I
– Le strutture dati di Python
– Input e output dei dati con Python
– Manipolare i dati con Pandas
– Strutture dati di numpy
2. PARTE II
– Introduzione all’analisi predittiva e al machine learning. Cos’è e a cosa serve.
– Metodologia CRISP-DM: descrizione dello standard CRISP-DM e delle fasi della metodologia in esso contenuta.
– Business & Data Understanding
– Problem assessment: che tipo di problema aziendale si vuole risolvere, quali dati sono disponibili per farlo, come utilizzarli efficacemente
3. PARTE III
– Data preparation
– Feature Engineering
– Feature Selection
4. PARTE IV (Durata indicativa 1 giornata)
– Algorithm selection
– Model training
– Model evaluation