Python per la Data Science è un corso cruciale per qualsiasi professionista che voglia analizzare grandi quantità di dati attraverso le più recenti tecniche di machine Learning e Deep learning.
von
Spezialisierung Data Science con Python e RUniversità di Napoli Federico IIÜber diesen Kurs
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 3 in
Stufe „Mittel“
Il corso è pensato per quanti abbiano già come prerequisito la conoscenza di Python e aspirano a diventare Data Scientist.
Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Italienisch
Untertitel: Italienisch
Was Sie lernen werden
Imparare a manipolare e visualizzare i dati python, tramite l'uso di alcune librerie molto diffuse
Imparare a instanziare, addestrare ed utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn
Imparare ad usare i tool Keras e PyTorch per il deep learning
Instanziare e utilizzare una rete encoder/decoder per la segmentazione semantica e come usare reti deep pre-addestrate per la object detection
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Acquisire raccogliere organizzare elaborare e modellare i dati
- Problem solving proattivo
- Scrittura di codici in maniera corretta ed efficace
- Analizzare dati strutturati e non strutturati
Flexible Fristen
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Kurs 3 von 3 in
Stufe „Mittel“
Il corso è pensato per quanti abbiano già come prerequisito la conoscenza di Python e aspirano a diventare Data Scientist.
Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Italienisch
Untertitel: Italienisch
von
Università di Napoli Federico II
Founded in 1224, Federico II is the oldest lay University in Europe. With its "Federica Web Learning" Center, it is the leader in Europe for open access multimedia education, and in the world's top ten for the production of MOOCs for providing new links between higher education and lifelong learning. Find out more on www.federica.eu.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
5 Stunden zum Abschließen
Data Manipulation e Visualization con Python
Questa settimana imparerai come usare NumPy, Pandas e Matplotlib per l’importazione, manipolazione e visualizzazione dei dati.
5 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 14 min)
3 Stunden zum Abschließen
Artificial Neural Networks con Python
Vedrai come implementare le reti neurali feedforward in scikit-learn e come passare da queste al deep learning con PyTorch.
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 10 min)
4 Stunden zum Abschließen
PyTorch per la classificazione di immagini
Questa settimana entriamo nel dettaglio delle convolutional neural networks, focalizzandoci sugli aspetti di transfer knowledge.
4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 10 min)
3 Stunden zum Abschließen
Oltre la classificazione: segmentazione semantica e object detection con Keras/PyTorch
Toccherai con mano due casi studio avanzati che riguardano la segmentazione semantica e l’object detection.
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 12 min)
Über den Spezialisierung Data Science con Python e R
Questa Specialization è rivolta a quanti vogliano acquisire competenze di base nell’ambito della programmazione in Python e imparare ad utilizzare R e Python per risolvere problemi nell’ambito della Data Science. Attraverso i tre corsi, apprenderai come sono organizzate le strutture dei dati in R, come operare con il data wrangling e quali sono le principali tecniche di data visualization più utilizzate in ambito aziendale. Imparerai poi a usare Numpy e Pandas per la gestione dei dati e Matplotlib per la loro visualizzazione, e a risolvere problemi di classificazione, object detection e segmentazione semantica con PyTorch. L’esame finale ti permetterà di sviluppare capacità critiche di lettura dei dati e per valutare senza bias il lavoro dei tuoi colleghi.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Quando partirà questo corso? When will this course start?
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