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.
Offert par
Spécialisation Data Science con Python e RUniversité de Naples Frédéric IIÀ propos de ce cours
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 3 sur 3 dans le
Niveau intermédiaire
Il corso è pensato per quanti abbiano già come prerequisito la conoscenza di Python e aspirano a diventare Data Scientist.
Approx. 18 heures pour terminer
Italien
Sous-titres : Italien
Ce que vous allez apprendre
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
Compétences que vous acquerrez
- 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
Dates limites flexibles
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Certificat partageable
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Niveau intermédiaire
Il corso è pensato per quanti abbiano già come prerequisito la conoscenza di Python e aspirano a diventare Data Scientist.
Approx. 18 heures pour terminer
Italien
Sous-titres : Italien
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Université de Naples Frédéric 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.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
5 heures pour terminer
Data Manipulation e Visualization con Python
Questa settimana imparerai come usare NumPy, Pandas e Matplotlib per l’importazione, manipolazione e visualizzazione dei dati.
5 heures pour terminer
7 vidéos (Total 14 min)
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
4 vidéos (Total 10 min)
4 heures pour terminer
PyTorch per la classificazione di immagini
Questa settimana entriamo nel dettaglio delle convolutional neural networks, focalizzandoci sugli aspetti di transfer knowledge.
4 heures pour terminer
4 vidéos (Total 10 min)
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
4 vidéos (Total 12 min)
À propos du Spécialisation 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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Quando partirà questo corso? When will this course start?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
