Diventa un esperto dei dati con Python e R. Crea le basi per la tua carriera da Data Scientist. Esegui analisi su data set reali e impara ad utilizzare correttamente R e Python

4.2

Sterne

23 Bewertungen

Flora Amato +3 weitere Dozenten

von

Spezialisierung Data Science con Python e RUniversità di Napoli Federico II

Was Sie lernen werden

Apprenderai le basi per realizzare un programma in Python e riconoscere i principali comandi
Conoscere ed utilizzare le principali istruzioni e strutture dati in R nei tipici metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Conoscere le architetture di reti neurali artificiali, sia shallow che deep
Utilizzare le reti neurali artificiali per la classificazione, segmentazione e object detection

Kompetenzen, die Sie erwerben

PyTorch NumPy Pandas Matplotlib
Python Programming
Regressione LASSO PLS Ridge lineare multipla
Regressione e clustering con R
dplyr tidyverse ggplot2 tidyr
Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
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

Über dieses Spezialisierung

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.

Praktisches Lernprojekt

Gli studenti dovranno mettere in pratica le conoscenze e capacità acquisite durante i tre corsi e nei laboratori appositamente progettati. Agli studenti sarà inoltre chiesto di analizzare e valutare il lavoro di altri studenti: saper leggere, comprendere e valutare senza bias il lavoro altrui è un requisito fondamentale per il successo di una carriera da data scientist!

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Mittel“

Etwa 3 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 5 Stunden/Woche

Italienisch

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Empfohlenes Lerntempo: 5 Stunden/Woche

Italienisch

So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Python: Istruzioni per l’uso

4.1

Sterne

25 Bewertungen

Il Corso fornisce i principi di programmazione, le tecniche e gli strumenti di Python, linguaggio interpretato orientato agli oggetti molto utilizzato in molteplici contesti scientifici ed aziendali.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello, supporta diversi paradigmi di programmazione, come il paradigma object-oriented (con supporto all'ereditarietà multipla), imperativo e funzionale. Ha ottenuto un enorme successo nelle comunità dei programmatori grazie al connubio unico tra la semplicità di apprendimento e la potenza offerta dalle sue librerie. Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.

Kurs2

Kurs 2

Machine Learning e Data Mining in R

Il corso Machine Learning e Data Mining in R è rivolto a chiunque voglia avere una pratica panoramica delle tecniche di apprendimento automatico, dalle più interpretabili - come l’analisi di regressione, delle componenti principali e dei gruppi - a quelle più flessibili come le reti neurali artificiali, sia shallow che deep - e le più ricorrenti problematiche di analisi e modellazione di dati e problemi reali - come collinearità, overfitting, regolarizzazione e knowledge transfer.

La modalità di erogazione del corso è di tipo learning by doing, mediante una continua implementazione in R dei concetti esposti. Le diverse unità ti verranno prima illustrate a voce, per permetterti di ricordare e capire, e poi rese disponibili sotto forma di reading, per permetterti di analizzarne criticamente il contenuto. Alla fine di ogni unità, verrai messo alla prova attraverso open Lab in ambiente di sviluppo RStudio, che ti permetteranno di applicare i metodi trattati nel corso ai tanti data set reali che ti saranno forniti. Ti verrà infine richiesto di valutare i tuoi progressi mediante graded quiz contenenti domande a risposta multipla. Non rimandare: Machine Learning e Data Mining in R sono ora a portata di mano!

Kurs3

Kurs 3

Python per la Data Science

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.

Il core del corso è rappresentato dall’utilizzo dei notebook: una nuova forma di fruizione dei contenuti didattici in cui testo e teoria sono affiancati a numerosi codici eseguibili e modificabili. Il formato è visivamente simile ad un file PDF a cui si aggiunge l’interattività tipica dei prodotti software. Il risultato? Un corso fortemente interattivo a vocazione pratica in cui, codice dopo codice, si manipolano dati fino a giungere ad esempi avanzati di image processing. Non ti resta altro da fare che iscriverti al Corso e metterti alla prova con “Python per la Data Science”: ti aspetto! Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.

Dozenten

von

Università di Napoli Federico II

Häufig gestellte Fragen

Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
Time to completion can vary based on your schedule and experience level, but most learners are able to complete the Specialization in about 4 months.
What background knowledge is necessary?
This specialization is designed to train data scientists. Basic programming knowledge is recommended.
Do I need to take the courses in a specific order?
We suggest taking the first course to start, the order for the second and third courses is then up to the learner.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
With this specialization you will be able to develop the skills necessary to be able to easily program in Python and R to solve problems in the field of Data Science.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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