Python per il Machine Learning - 3 giornate
Corso
Blended a Torino
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Descrizione
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Tipologia
Corso intensivo
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Livello
Livello intermedio
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Metodologia
Blended
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Lingue
Italiano, Italiano
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Luogo
Torino
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Durata
3 Giorni
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. Questo corso è indicato per sviluppatori, data analyst, e per chi vuole conoscere Python e l'universo del machine learning in generale. E’ richiesta una conoscenza anche di base di almeno un linguaggio di programmazione o di aver seguito il corso Corso Python Fundamentals.
Informazioni importanti
Documenti
- Corso Python per il Machine Learning.pdf
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Il corso "Python per il Machine Learning" ha l'obiettivo di fornire ai partecipanti le competenze necessarie per affrontare con successo progetti di machine learning utilizzando Python.
Attraverso un approccio pratico e mirato, il corso guida gli studenti dall’acquisizione e preparazione dei dati fino all'implementazione dei principali algoritmi di classificazione e regressione.
Al termine del percorso, i partecipanti saranno in grado di gestire un workflow completo di machine learning: dall’importazione dei dati, alla scelta degli algoritmi più adatti, fino alla valutazione dei risultati.
Il corso è pensato per:
• sviluppatori e programmatori che vogliono avvicinarsi al mondo del machine learning utilizzando Python;
• data analyst e data scientist in fase di formazione che desiderano approfondire l'uso delle librerie Python per l'analisi e la modellazione dei dati;
• professionisti del settore IT che intendono ampliare le proprie competenze nell’ambito dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico;
• chi ha una conoscenza di base della programmazione e vuole comprendere i meccanismi e le tecniche fondamentali del machine learning.
Per partecipare al corso è richiesta:
• una conoscenza di base di almeno un linguaggio di programmazione (preferibilmente Python) o aver completato il Corso Python Fundamentals;
• familiarità con i concetti di programmazione ad oggetti e la sintassi di Python;
• non è necessaria un’esperienza pregressa in machine learning, ma è consigliata una comprensione base di concetti statistici e matematici (es. medie, deviazioni standard).
Opinioni
Materie
- Python
- E-learning
- Phyton machine learning
- Machine
- Learning
- Machine Learning
Professori
Mirko Patti
Dott.
Programma
• Breve introduzione al paradigma della programmazione a oggetti e alla sintassi di Python
• Acquisizione dei dati con Pandas
• Lavorazione dei dati mancanti con 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
• Algoritmi di regressione
• Acquisire e analizzare dati dal web con Beautiful Soup
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Python per il Machine Learning - 3 giornate
