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ML con R Intermedio
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È stata una esperienza formativa davvero fantastica e sono rimasto molto contento. Il servizio di assistenza allo studente è ottimo, il personale è cordiale e veloce.
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Formazione ben organizzata. Ho seguito i corsi di excel e ho imparato molto. Il servizio di assistenza allo studente è stupendo, sono sempre pronti a chiarire ogni dubbio e domanda velocemente. Consigliatissimo!
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Sono rimasta molto contenta! Cercavo un corso online di excel e ho trovato uno ben trattato, molto completo, utilissimo e adatto a tutti coloro che partono da zero. Ho deciso comprare il pacchetto e fino ad ora ho fatto 3 corsi di lingua che mi sono piaciuti molto. Stupendo percorso che consiglio caldamente a tutti.
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Corso
Online
Formati con Accademia Domani
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
2h
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Durata
Flessible
Emagister.it presenta ML con R Intermedio, un corso di Accademia Domani.
Lo scopo del corso di Machine Learning con R è di migliorare le proprie competenze nell'utilizzo di uno degli algoritmi più usati al mondo dai Data Scientist, la regressione.
Il corso presuppone una conoscenza base del metodo della regressione, per affrontare la Multiple Linear Regression, un algoritmo per la realizzazione di modelli con un numero illimitato di parametri.
Non si parlerà solo di regressione lineare, ma anche come gestire i termini non lineari, inclusi quelli di interazione. Si vedrà anche come confrontare tra loro diversi modelli, inclusa la rappresentazione grafica.
Il corso non è solo teorico, ma soprattutto pratico. Infatti utilizzeremo un nuovo dataset, che descrive investimenti di marketing in vari canali pubblicitari di una certa azienda, e lavoreremo come se fossimo dei veri e propri data scientist, alla ricerca di una relazione tra vendite e marketing.
Ti piacerebbe saperne di più? Clicca sull'info box.
Profilo del corso
L'obiettivo del corso è migliorare le competenze in ambito di machine learning e regressione, imparando a creare almeno 20 modelli di regressione multipla lineari e non lineari, attraverso tutorial che ti accompagneranno step by step.
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 una conoscenza base di Machine Learning e regressione.
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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È stata una esperienza formativa davvero fantastica e sono rimasto molto contento. Il servizio di assistenza allo studente è ottimo, il personale è cordiale e veloce.
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Valutazione del corso
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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
- Passo
- E-learning
- Vendite
- Investimenti
- Venditore
- Investitore
- MLR
- Corso MLR
- Modello MLR
- Multiple linear regression
- Sinergie
- Regressione
- ML
- Machine Learning
- Programmazione in R
- Programmazione
- Modelli
- Data
- Dataset
- Database
Professori
Luca Naso
Data Scientist
Programma
Programma
Il programma del corso copre le seguenti aree, suddivise in 19 unità didattiche:
Introduzione al Corso
0. Introduzione e obiettivi del Corso
Modulo 1 - Multiple Linear Regression
- Introduzione al Modulo 1
- MLR - Definizione
- Importare dati da fonti esterne
- Breve esplorazione del dataset
- Inizia il viaggio
- Un modello di MLR
- Confronto tra 4 modelli
- Interpretazione del modello di MLR
- Esercizio del Modulo 1 - Prevedere le vendite in base agli investimenti
Modulo 2 – Interazione nella Multiple Linear Regression
- Aldilà di un grande potere Cosa è il Machine Learning?
- Come implementare le Sinergie in R
- La formula delle Sinergie
- Altro modelli
- Il p-value
Modulo 3 – Non linearità nella Multiple Linear Regression
- Descrizione delle non linearità nella MLR
- Come costruire un modello quadratico in R
- Come rappresentare un modello quadratico in R
- Come studiare 10 modelli in una volta sola
- Trattazione teorica delle non linearità
ML con R Intermedio