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Selezione dei migliori corsi
Esaminiamo adesso uno per uno i programmi considerando pro e contro:
Machine Learning e Data Science in Python: il Corso Completo
★★★★★
$49,99
disponibile
Udemy.com
Prezzo in data Luglio 21, 2024 2:43 am
Impara a creare algoritmi di Machine Learning con Python e Scikit-learn - Regressione, Classificazione, Clustering
Creato da:
Giuseppe Gullo
Hacker, AI developer ed imprenditore digitale
Hacker, AI developer ed imprenditore digitale
Creato da:
Profession AI
Impara oggi la professione di domani
Impara oggi la professione di domani
Voto:4.19 (1506recensioni)
7192studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Padroneggiare il machine learning con Python
- Analisi di un dataset per estrapolare informazioni utili
- Funzionamento dei modelli di machine learning più diffusi
- Utilizzare il machine learning su problemi reali
- Differenza tra modelli supervisionati e non supervisionati
- Scegliere ed ottimizzare un modello di machine learning
- Eseguire predizioni e classificazioni partendo dai dati
- Eseguire clustering per raggruppare automaticamente dati simili
- Imparare ad utilizzare Pandas e Scikit-learn
- Lavorare con iPython e Jupyter Notebook
Requisiti
- Basi di matematica da scuola superiore
- Conoscere un qualsiasi linguaggio di programmazione può aiutare, ma non è indispensabile in quanto il corso contiene una sezione con tutti i prerequisiti necessari
Target audience
- Programmatori e sviluppatori che vogliono trovare lavoro nei settori di machine learning e intelligenza artificiale
- Imprenditori e startupper che vogliono fondare una nuova azienda tecnologica nel campo dell'intelligenza artificiale
Python per Data Analyst e Data Scientist
★★★★★
$27,99
disponibile
Udemy.com
Prezzo in data Luglio 21, 2024 2:43 am
Impara l'Analisi dei dati e il Machine Learning su Python studiando librerie come Pandas, Seaborn e Scikit-Learn
Creato da:
Nicola Iantomasi
Fondatore di Yimp - La scuola dei dati
Fondatore di Yimp - La scuola dei dati
Voto:4.65 (10recensioni)
56studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Utilizzare Pandas per importare dati da varie tipologie di file (csv, excel, json, file di testo strutturati)
- Conoscere le principali strutture della programmazione in Python
- Filtrare, pulire, trasformare, aggregare e combinare i dati di un DataFrame con Pandas
- Effettuare il pre-processing dei dati propedeutico al Machine Learning
- Implementare da zero algoritmi di Machine Learning con l'ausilio della programmazione a oggetti
- Condurre un'analisi esplorativa dei dati corredata da opportune rappresentazioni grafiche
- Utilizzare scikit-learn per creare modelli efficienti di classificazione, regressione, clusterizzazione
- Utilizzare pipeline, tecniche di tuning dei parametri e di convalida incrociata per valutare i modelli
- Rappresentare dati geografici e mappe con folium
- Connettere Python a database relazionali e non relazionali
Requisiti
- Nessuno in particolare, nel corso il software è installato sul sistema operativo Windows
Target audience
- Sviluppatori che vogliono acquisire competenze avanzate in Python per l'analisi dei dati e il Machine Learning.
- Data Analyst e professionisti del settore che desiderano ampliare le loro capacità tecniche e implementare approcci più sofisticati nell'analisi dei dati.
- Aspiranti Data Scientist che cercano di sviluppare una solida base di conoscenza e competenze nel campo dell'analisi dei dati e del Machine Learning.
- Professionisti che utilizzano strumenti come Excel e vogliono superare i limiti e sfruttare il potenziale del linguaggio Python per l'analisi dei dati.
Python Pro - La Guida Completa, da Zero a Professionista
★★★★★
$59,99
disponibile
Udemy.com
Prezzo in data Luglio 21, 2024 2:43 am
Il corso di Python 3.12 (2024) più venduto in Italia.
Creato da:
Alessandro Bemporad
Senior Software Engineer, Project Manager, Trainer
Senior Software Engineer, Project Manager, Trainer
Voto:4.48 (7011recensioni)
24603studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Comprendere in modo approfondito il paradigma object-oriented (la prima sezione del corso riguarda proprio l'esposizione del paradigma object-oriented)
- Comprendere l'architettura e la sintassi del linguaggio di programmazione Python 3.12.
- Sviluppare applicazioni Python in modalità procedurale (funzioni, moduli, package)
- Sviluppare applicazioni Python in modalità object-oriented (classi, ereditarietà, override)
- Comprendere ed utilizzare gli "atomi" di Python: gli oggetti, i nomi, i tipi e gli attributi
- Conoscere ed utilizzare i basic data types: interi, floating-point, boolean e string
- Conoscere ed utilizzare le strutture dati: liste, tuple, dizionari e set
- Conoscere ed utilizzare gli operatori e le espressioni
- Conoscere ed utilizzare il control flow: if, while, for...in
- Comprendere ed utilizzare le list comprehension, le dict comprehension e le set comprehension
- Comprendere, utilizzare e definire le funzioni, e le espressioni lambda
- Comprendere i namespace e lo scope
- Comprendere ed utilizzare i function decorator ed i class decorator
- Comprendere e definire gli attributi di classe e di istanza, i class methods e gli static methods
- Progettare ed Implementare una Applicazione Distribuita con un Message Broker: RabbitMQ
- Comprendere anche gli argomenti avanzati del linguaggio.
- Comprendere le Type Annotations, e le Data Classes di Python 3.7
- Comprendere le Assignment Expressions e i Positional-Only Arguments di Python 3.8
- Comprendere gli Union Operator ed i metodi removeprefix()/removesuffix() di Python 3.9
- Comprendere il Pattern Matching di Python 3.10
- Comprendere ed utilizzare l'accesso da codice ai file di testo ed ai file binari
- Comprendere i fondamenti della programmazione delle API di ChatGPT
- Comprendere i Virtual Environment
Requisiti
- Il corso prevede la conoscenza di base del terminale di un sistema operativo (Mac, Windows, o Linux).
- La conoscenza almeno a livello principiante in un qualunque linguaggio di programmazione non è obbligatoria, ma consigliata.
Target audience
- Un programmatore principiante che desidera migliorare la propria competenza generale nello sviluppo di applicazioni.
- Un programmatore con una conoscenza introduttiva di Python, che desidera apprendere in modo più approfondito questo linguaggio di programmazione.
- Un programmatore che sviluppa già applicazioni in altri linguaggi di programmazione, che desidera aggiungere Python al proprio curriculum, acquisendone una conoscenza approfondita.
- Chiunque abbia desiderio di imparare a conoscere il paradigma object-oriented, che potrà poi utilizzare anche in altri linguaggi di programmazione
KNIME Analytics Platform per Data Scientists, intermediate
★★★★★
$19,99
disponibile
Udemy.com
Prezzo in data Luglio 21, 2024 2:43 am
Implementare gli algoritmi di machine learning senza usare codice. Salire di livello.
Creato da:
Francesco Alaimo
Dott. Magistrale in Ingegneria Informatica
Dott. Magistrale in Ingegneria Informatica
Voto:4.72 (9recensioni)
75studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Conoscere aspetti avanzati di KNIME Analytics Platform
- Gestire e manipolare i valori di data e ora presenti nei dataset
- Costruire dei cicli per iterare rami di un Workflow in base ad una feature, o una sua porzione , un certo numero di volte, fino al verificarsi di una condizione
- Trasformare le feature di un dataset in variabili per modificare il comportamento di un Workflow o effettuare manipolazioni
- Conoscere tecniche avanzate di machine learning, come l'ensemble e le reti neurali profonde
- Approfondire i nodi per le gestione dei database
- Approfondire i nodi per la visualizzazione
- Inviare i dati elaborati verso Power BI
- Implementare una soluzione di RAG, con un LLM locale, usando KNIME Analytics Platform
Requisiti
- Avere un computer con almeno uno dei seguenti sistemi operativi: Windows, macOS, Linux; potrebbe essere necessario un profilo di amministratore, per l'installazione
- Conoscenza delle principali tecniche utilizzate nel machine learning: Supervised e Unsupervised Classification, Clustering
- Non serve conoscere alcun linguaggio di programmazione
- Avere seguito il corso KNIME Analytics Platform per Data Scientists, corso base o conoscere le basi di KNIME
Target audience
- Studenti di Ingegneria, Statistica, Matematica
- Professionisti che nel lavoro hanno a che fare con i dati e che finora hanno utilizzato Excel o Microsoft Access per le loro analisi
- Curiosi e appassionati di data mining, che non vogliono imparare un linguaggio di programmazione per usare le tecniche di machine learning.
- Chi pensa di poter usare un LLM locale nel proprio lavoro, o nella propria attività, senza accedere alle soluzioni proprietarie (e a pagamento)
Machine Learning
★★★★★
$19,99
disponibile
Udemy.com
Prezzo in data Luglio 21, 2024 2:43 am
Algoritmi di classificazione
Creato da:
Valentina Alto
Data Scientist
Data Scientist
Voto:4.45 (66recensioni)
213studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Distinguere le varie tipologie di problemi che il Machine Learning è in grado di risolvere, con esempi di applicazioni concrete
- Comprendere la differenza tra problemi di regressione e classificazione, con approfondimento di questi ultimi
- Tecniche di costruzione dei principali algoritmi di classificazione e metriche di valutazione
Requisiti
- Conoscenza dei concetti base di statistica predittiva (saranno comunque ripresi nel corso delle lezioni)
- Familiarità con alcuni termini tipici degli algoritmi di Machine Learning
Target audience
- Studenti universitari di materie economiche/scientifiche
- Chiunque sia curioso di approfondire alcune possibili applicazioni del Machine Learning
- Chiunque voglia approfondire la parte statistica e matematica dietro gli algoritmi di classificazione
Deep Learning e Reti Neurali con Python: il Corso Completo
★★★★★
$19,99
disponibile
Udemy.com
Prezzo in data Luglio 21, 2024 2:43 am
Apprendi i segreti del Deep Learning e impara a creare le tue Reti Neurali Artificiali con Python, Keras e Tensorflow.
Creato da:
Giuseppe Gullo
Hacker, AI developer ed imprenditore digitale
Hacker, AI developer ed imprenditore digitale
Creato da:
Profession AI
Impara oggi la professione di domani
Impara oggi la professione di domani
Voto:4.28 (820recensioni)
4881studenti iscritti
Cosa imparerò?
- Comprendere il funzionamento delle Reti Neurali Artificiali
- Comprendere i vantaggi delle Reti Neurali Artificiali Profonde
- Distinguere i diversi tipi di algoritmi di ottimizzazione
- Programmare una Rete Neurale Artificiale con Keras su Tensorflow
- Addestrare una Rete Neurale Artificiale per il riconoscimento di oggetti
- Addestrare una Rete Neurale Artificiale per la classificazione di testi
- Addestrare una Rete Neurale Artificiale Profonda utilizzando la GPU
- Addestrare una Rete Neurale Artificiale Profonda nel Cloud
- Creare Reti Neurali Convoluzionali per problemi di Computer Vision
- Creare Reti Neurali Ricorrenti (LSTM e GRU) per problemi di Natural Language Processing
- Utilizzare il Word Embedding per creare una rappresentazione vettoriale dei testi
- Analizzare un dataset utilizzando Pandas
- Lavorare con iPython e Jupyter Notebook
Requisiti
- Basi di matematica da scuola superiore
- Conoscere un qualsiasi linguaggio di programmazione può aiutare, ma non è indispensabile, è presente una sezione su Python per principianti assoluti
Target audience
- Programmatori e sviluppatori che vogliono trovare lavoro nei settori di deep learning e intelligenza artificiale
- Imprenditori e startupper che vogliono fondare una nuova azienda tecnologica nel campo dell'intelligenza artificiale
