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ML con R Avanzato
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Ho seguito il corso base di excel e posso dire che è ben organizzato e spiegato in modo chiaro e comprensibile. La docente è professionale e gentile. Adatto anche per tutti coloro che partono da zero. Consiglio a tutti Accademia Domani senza nessun dubbio.
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I corsi sono magnifici!
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Ottima offerta formativa, utilissima e con delle certificazioni finali. La loro piattaforma è funzionale e intuitiva. I corsi sono adatti a tutti e aiutano a crescere a livello professionale e personale. Valutazione molto positiva.
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Corso
Online
Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
3h
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Durata
Flessible
Il corso Avanzato è interamente dedicato a come imparare a valutare e scegliere i modelli migliori e come avere una stima affidabile dell'errore che si commette quando il modello viene usato.
I temi affrontati nel corso sono trattati sia da un punto di vista teorico, sia pratico. In particolare, i concetti presentati in teoria sono poi applicati in pratica con R, su un dataset che contiene dati di campagne pubblicitarie di un'azienda.
Imparerai ad applichere i vari metodi di selezione, tra cui: Forward Stepwise Selection, Backward Stepwise Selection e Hybrid Stepwise Selection.
Per il tema della valutazione dei modelli, apprenderai la differenza tra metodi indiretti (tra cui l'Adjusted-R^2, il BIC, l'AIC ed il Cp di Mallows) ed i metodi diretti (tra cui il Validation a K-fold Cross Validation).
Profilo del corso
Inserimento Lavorativo
Al termine del Corso viene data la possibilità di iscriversi al programma di inserimento lavorativo, che include: un Corso online aggiuntivo sulla scrittura del cv, sulla ricerca del lavoro e sul colloquio di selezione; la possibilità di inserire il cv nel database consultabile dalle aziende; la ricezione della newsletter con articoli sul mondo del lavoro e con le richieste delle aziende; un tutoraggio di orientamento via mail o Skype.
Il corso è diretto a chi ha già conoscenze intermedie di Machine Learning e desidera migliorare ulteriormente le proprie competenze.
Sono necessarie conoscenze di base e intermedie di Machine Learning.
Certificato
Alla fine di ciascun corso viene rilasciato un Certificato, in lingua italiana. Per chi ne fa richiesta, il Certificato può essere inviato anche in lingua inglese. Il Certificato riporta la frequenza al corso, le ore di Corso, l'esito degli esami e il programma in calce. I Corsi sono riconosciuti da aziende e università e hanno ottenuto punteggio anche in alcuni concorsi pubblici, aiutando tantissimi studenti a cambiare o trovare lavoro. Il Certificato non riporta la dicitura Corso online ma è analogo ai Certificati rilasciati a chi segue i Corsi in aula.
Inoltre, il processo di progettazione ed erogazione dei Corsi è Certificato ISO9001 da RINA.
Opinioni
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Ho seguito il corso base di excel e posso dire che è ben organizzato e spiegato in modo chiaro e comprensibile. La docente è professionale e gentile. Adatto anche per tutti coloro che partono da zero. Consiglio a tutti Accademia Domani senza nessun dubbio.
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I corsi sono magnifici!
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Ottima offerta formativa, utilissima e con delle certificazioni finali. La loro piattaforma è funzionale e intuitiva. I corsi sono adatti a tutti e aiutano a crescere a livello professionale e personale. Valutazione molto positiva.
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Valutazione del corso
Lo consiglia
Valutazione del Centro
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Davide Amato
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Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
10 anni del centro in Emagister.
Materie
- E-learning
- Modelli
- Informatica
- Informatica base
- Informatica e tecnologia
- Informatica per adulti
- Calcoli
- Excel
- ML
- Web
- Machine Learning
- Intelligenza artificiale
- Programmazione
- Programmazione in R
- Programmatore
- Validazione modelli
- Linguaggi di Programmazione
- Dataset
- Dati
- Data scientist
Professori
Luca Naso
Data Scientist
Programma
Programma
Il programma del corso copre le seguenti aree, suddivise in 28 unità didattiche:
Modulo 1 - Scelta delle Variabili
- Introduzione al Modulo 1
- Numero di variabili
- Significatività e p-value
- Numero Modelli
- Metodo Forward
- Metodo Backward
- Metodo Ibrido
- Scelta Finale
Modulo 2 – Validazione dei Modelli, parte 1
- Valutare un modello
- Test Error
- Metodi Indiretti
- AIC
- Non solo BIC
- Due modi per calcolare il Cp di Mallows
- Forward e Backward in un colpo solo!
Modulo 3 – Validazione dei Modelli, parte 2
- L'importanza della Cross Validation
- Validation Set 1 - Calcolo MSE
- Validation Set 2 - Calcolo Ripetuto
- Validation Set 3 - Plot e Limiti
- Leave One Out Cross Validation
- LOO CV in R
- I limiti della LOO CV
- k-fold Cross Validation
- I vantaggi della k-fold CV
- Come eseguire la k-fold CV in R
- Valutiamo n modelli con un ciclo "for"
- Come visualizzare i risultati della k-fold CV
- Esercizio - Predire l'eta' di un albero dalla sua altezza
ML con R Avanzato