Perché imparare la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale?
Cos'è la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale?
La scienza dei dati e l’intelligenza artificiale sono in prima linea nell’innovazione, concentrandosi sullo sviluppo di sistemi intelligenti per risolvere sfide complesse e trasformare i dati in informazioni preziose.
Cosa guadagnerai?
La scienza dei dati combina analisi statistica, programmazione e conoscenza del dominio per comprendere e prevedere le tendenze. Creando una base nella scienza dei dati, puoi convertire i dati in informazioni fruibili che aiutano le aziende a prendere decisioni informate.
L’intelligenza artificiale, d’altro canto, consente ai computer di apprendere e prendere decisioni imitando l’intelligenza umana. Ciò sta portando a progressi sempre maggiori nella robotica, nelle auto a guida autonoma e nelle raccomandazioni personalizzate. Poiché le aziende sfruttano i dati e l’intelligenza artificiale per ottimizzare le operazioni, gli esperti in questi campi diventano essenziali.
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Cosa imparerete
Vi accompagniamo attraverso un programma di studi appositamente studiato per portarvi da "semplici curiosi" a "pienamente certificati" nella Data Science & AI in sole 12 settimane (Tempo Pieno).
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.
Di cosa avrai bisogno
Non sono necessarie qualifiche precedenti in informatica o programmazione per partecipare al nostro bootcamp. Non presupponiamo alcuna conoscenza preliminare e ti guideremo attraverso le nozioni di base nelle prime settimane, assicurandoti di costruire solide basi da zero. Che tu sia nuovo nel settore o stia cercando un cambiamento di carriera, il nostro programma è progettato per aggiornarti in modo rapido e sicuro
Progetto finale
Il progetto finale ti dà la possibilità di mettere alla prova le tue conoscenze del bootcamp e le abilità appena acquisite in un ambiente dinamico e pratico. È un'opportunità per creare qualcosa di reale, mostrare le tue capacità tecniche e sviluppare un progetto che sarà una parte fondamentale del tuo portfolio professionale. Ti consente di esprimere la tua creatività ed evidenziare quanto ti sei evoluto durante la tua esperienza di bootcamp.
Inoltre, il progetto finale è progettato per replicare le sfide che incontrerai in un vero lavoro tecnologico, consentendoti di mostrare le tue capacità nel risolvere problemi complessi e preparandoti per le aspettative della tua futura carriera.
- Identificazione del problema: scegli un problema reale pertinente al tuo settore o campo di interesse. Definisci chiaramente l'ambito e gli obiettivi del progetto, evidenziando come le tecniche avanzate di deep learning potrebbero migliorare la soluzione.
- Raccolta e preelaborazione dei dati: raccogli dati da varie fonti, puliscili e preelaborali per gestire valori mancanti, valori anomali e incoerenze. Assicurati che i dati siano adatti ai modelli di deep learning, inclusa la normalizzazione e l'aumento, se necessario.
- Analisi esplorativa dei dati (EDA): esegui la visualizzazione dei dati e l'analisi statistica per identificare tendenze, correlazioni, e approfondimenti. Perfeziona la direzione del tuo progetto in base ai risultati dell'EDA, considerando al contempo l'idoneità per architetture di deep learning come CNN, RNN o trasformatori.
- Costruzione e valutazione di modelli: sviluppa e addestra modelli di machine learning, che incorporano tecniche avanzate di deep learning come le reti neurali convoluzionali (CNN) per i dati di immagine, le reti neurali ricorrenti (RNN) o LSTM per serie temporali o dati di sequenza, o modelli di trasformatori per attività di PNL. Valuta le prestazioni del modello utilizzando metriche come accuratezza, precisione, richiamo o AUC e applica l'ottimizzazione degli iperparametri per ottimizzare i modelli di deep learning.
- Distribuzione e presentazione: distribuisci il modello finale utilizzando framework web, API o servizi basati su cloud, garantendo la scalabilità per i modelli di deep learning. Presenta i risultati, le prestazioni del modello e l'impatto aziendale o nel mondo reale alle parti interessate in un contesto professionale.
Perché studiare con noi?
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Community di apprendimento
9.9/10
Punteggio netto di promozione*
5/5
Conoscenza dell'insegnante*
5/5
Rilevanza del settore*
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Domande frequenti
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Statistiche sul lavoro
Ci sono circa 1,7 milioni di posizioni tecnologiche aperte in tutto il mondo nel 2024
Gli Stati Uniti
- Per gli Stati Uniti, il numero stimato di offerte di lavoro tecnologiche attive è di 438.000 (Fonte)
- Il rapporto CompTIA sullo stato della forza lavoro tecnologica 2024 , basato sull'analisi dei dati raccolti dal Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, prevede che la forza lavoro tecnologica crescerà due volte più velocemente della forza lavoro complessiva degli Stati Uniti a partire dal 2022 al 2032. Ciò si traduce in circa 350.000 nuovi posti di lavoro nel settore tecnologico creati ogni anno per soddisfare le esigenze di sostituzione e favorire l’espansione del settore. (Fonte)
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