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Cosa imparerete
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Fondazione
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git e GitHub, Algebra lineare, probabilità e statistica.
Analisi dei dati
Analisi dei dati, preparazione dei dati, visualizzazione dei dati ed esplorazione dei dati.
Apprendimento automatico classico
Apprendimento automatico, apprendimento supervisionato e non supervisionato, miglioramento dei modelli di ML, Naive Bayes, SVM, Foreste casuali, pipeline di ML e classificazione.
Apprendimento profondo
Reti neurali (implementazione, risoluzione dei problemi)
Elaborazione del linguaggio naturale
Codifica del testo per NLP, reti neurali ricorrenti (RNN), LSTM, meccanismi di attenzione, modello di trasformazione e costruzione di chatbot.
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Capitolo 0: Pre-lavoro
La scienza dei dati è stata una delle carriere più prestigiose degli ultimi anni. Implica la gestione dei dati, la loro pulizia, la loro valutazione e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico per prevedere i risultati degli eventi. In questo capitolo tratteremo le basi della scienza dei dati per prepararti a iniziare il tuo percorso di apprendimento.
Introduzione a Python
- Linguaggio e storia di Python
- Le basi di Python
- Strutture dati fondamentali in Python
- Classi e oggetti
- Moduli e pacchetti
- Input Output
- Errori ed eccezioni
Ambienti
- Ambienti Python
- Anaconda
- Taccuini di Jupyter
SQL e database
- Fondamenti di SQL
- Query SQL
Algebra lineare
- Scalari e vettori
- Matrici
- Norme
Git e GitHub
- Introduzione al controllo della versione
- Flusso di lavoro
- Ispezione dei repository
- Annullamento delle modifiche
- Recupero e estrazione delle modifiche
- Spingere i cambiamenti
Progetto: Adattamento della curva
- Questo progetto riguarda la risoluzione del problema dell'adattamento della curva, che implica trovare la migliore equazione della curva per adattare un dato set di dati. Ti guiderà attraverso un esempio di questo problema ed è diviso in sezioni, in cui ciascuna sezione eserciterà l'uso di concetti fondamentali come OOP, SQL, Algebra lineare e il flusso di lavoro finale di Machine learning.
Perché studiare con noi?
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- Classi di dimensioni ridotte.
- Un career coach 1:1 personalizzato in base alla vostra esperienza e ai vostri obiettivi.
- Apprendimento a distanza, da qualsiasi parte del mondo.
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Punteggio netto di promozione*
5/5
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Domande frequenti
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