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ML con R Classificazione

5.0
8 opinioni
  • Ottimi corsi, dettagliati e fruibili 24 ore su 24. Ho potuto gestirmi in autonomia e ho imparato molto. Complimenti!
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  • Il sito è perfetto!. Mi è piaciuto molto!
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  • Ho frequentato il corso di excel e sono molto contento. Gli argomenti vengono trattati in maniera ottimale ed è una formazione anche adatta per chi parte da zero. Ho apprezzato molto gli esercizi alla fine. Stra consigliato!
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Corso

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  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Ore di lezione

    3h

  • Durata

    Flessible

  • Inizio

    Scegli data

Machine Learning con R

Emagister.it presenta ML con R Classificazione, un corso di Accademia Domani pensato per voi!

Lo scopo del corso Machine Learning con R Classificazione è di affrontare i problemi di Classificazione, uno dei principali tipi di problemi di Machine Learning.
 
Questo corso ti insegnerà a riconoscere i problemi di Classificazione e applicare delle soluzioni basate sul Machine Learning utilizzando 4 diversi algoritmi.
 
Il corso parte da lezioni teoriche di definizione dei concetti base, ma soprattutto si concentra sulla parte pratica della creazione dei modelli con i 4 diversi algoritmi. Al termine del corso saprai realizzare i modelli in autonomia e saprai realizzarne anche una valutazione.
 
Ti piacerebbe ricevere maggiori informazioni su questo percorso? Clicca sull'info box e mettiti in contatto con il nostro team di esperti: siamo felici di aiutarti e di fornirti tutte le info di cui hai bisogno.

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Online

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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 rivolto a chi ha già delle buone conoscenze di Machine Learning in R e desidera portarle al livello più alto.

Il corso è la continuazione dei corsi Machine Learning con R Introduttivo, Machine Learning con R Intermedio e Machine Learning con R Avanzato di Accademia Domani.

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.


 

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Opinioni

5.0
eccellente
  • Ottimi corsi, dettagliati e fruibili 24 ore su 24. Ho potuto gestirmi in autonomia e ho imparato molto. Complimenti!
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  • Il sito è perfetto!. Mi è piaciuto molto!
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  • Ho frequentato il corso di excel e sono molto contento. Gli argomenti vengono trattati in maniera ottimale ed è una formazione anche adatta per chi parte da zero. Ho apprezzato molto gli esercizi alla fine. Stra consigliato!
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100%
4.8
eccellente

Valutazione del corso

Lo consiglia

Valutazione del Centro

Alfredo Lolli

5.0
18/05/2021
Sul corso: Ottimi corsi, dettagliati e fruibili 24 ore su 24. Ho potuto gestirmi in autonomia e ho imparato molto. Complimenti!
Consiglieresti questo corso?:

Francesco

5.0
18/05/2021
Sul corso: Il sito è perfetto!. Mi è piaciuto molto!
Consiglieresti questo corso?:

Fabio Lotà

5.0
17/05/2021
Sul corso: Ho frequentato il corso di excel e sono molto contento. Gli argomenti vengono trattati in maniera ottimale ed è una formazione anche adatta per chi parte da zero. Ho apprezzato molto gli esercizi alla fine. Stra consigliato!
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CREPALDI DEBORA

5.0
17/05/2021
Sul corso: Formazione ben strutturata ed efficace. Gli argomenti vengono spiegati in maniera ottimale. Ho apprezzato molto il materiale scaricabile, utilissimo.
Consiglieresti questo corso?:

Mara Pasinelli

5.0
17/05/2021
Sul corso: Affidabilità e serietà. Ottima formazione!
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Giuliana

5.0
16/05/2021
Sul corso: Valutazione molto positiva. Sono profesionali e sempre disponibili. Ho apprezzato poter studiare comodamente 24 ore su 24.
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Federica Trinchese

5.0
14/05/2021
Sul corso: Eccellenti corsi ben strutturati e utili.
Consiglieresti questo corso?:

Valeria

5.0
21/11/2020
Sul corso: Kasia e' stata molto gentile, disponibile e molto professionale nel risolvere il mio problema in merito alla fattura di acquisto. Grazie ancora! Adesso non vedo l'ora di poter iniziare i corsi :)
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*Tutte le opinioni raccolte da Emagister & iAgora sono state verificate

Successi del Centro

2020
2019

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

  • Passo
  • E-learning
  • Algoritmi
  • Logistic regression
  • Linear regression
  • Logistic
  • Logistic function
  • Dataset
  • Valutazione grafica
  • Matrice di confusione
  • Programmazione in R
  • Programmazione
  • Database
  • Data
  • Machine Learning
  • MLR
  • ML
  • Machine learning con R
  • Classificazione

Professori

Luca Naso

Luca Naso

Data Scientist

Programma

Programma

Il programma del corso copre le seguenti aree, suddivise in 38 unità didattiche:

Modulo 1 – Logistic Regression

  1. Introduzione al Modulo 1
  2. Confronto tra Logistic e Linear Regression
  3. Variabili binarie
  4. Definizione del Metodo
  5. Logistic Function e ... scommesse!
  6. Un nuovo dataset
  7. Fattori e istogrammi
  8. Boxplot e grafici misti
  9. Maximum Likelihood
  10. Primo Modello di Classificazione
  11. Matrice di Confusione
  12. Valutazione Grafica
  13. Ancora due ...
  14. Formula magica?
  15. Multiple Linear Regression
  16. Selezione per passi ibrida con la Regressione Logistica Multipla
  17. Matrice di Confusione e Accuracy sui dati di test

Modulo 2 – Linear e Quadratic Discriminant Analysis

  1. Introduzione al Modulo 2
  2. Funzionamento di base
  3. Tre probabilità
  4. Teorema di Bayes
  5. Metodo e Campane
  6. Linear e Quadratic DA
  7. Due nuovi modelli
  8. Predizioni e Accuracy dei modelli
  9. Modelli multipli
  10. Validazione

Modulo 3 – KNN

  1. Introduzione al Modulo 3
  2. Apprendimento Pigro e Non Parametrico
  3. Come funziona KNN
  4. KNN per regressione
  5. La Maledizione della Dimensionalità
  6. Come scegliere K?
  7. KNN in pratica: modello con un predittore
  8. 1, 10, 100 K
  9. K fold CV con caret
  10. 100 modelli KNN multi predittore
  11. 10 000 valutazioni!!!

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