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Selezione dei migliori corsi
Esaminiamo adesso uno per uno i programmi considerando pro e contro:
KNIME Analytics Platform per Data Scientists, corso base
$15,00 disponibile
Implementare gli algoritmi di machine learning senza usare codice

Dott. Magistrale in Ingegneria Informatica
Cosa imparerò?
- Conoscere KNIME Analytics Platform e le sue caratteristiche principali.
- Analizzare i dati, visualizzarli e ricavarne conoscenza, salvare le elaborazioni e creare dei report per presentare la sintesi del tuo lavoro.
- Imparare le principali tecniche di machine learning e utilizzarle con KNIME senza scrivere codice.
- Imparare ad accedere ai dati con KNIME, in qualsiasi posizione si trovino (file, rete, database)
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
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 MS Access per le loro analisi
- Curiosi e appassionati di data mining, che non vogliono impare un linguaggio di programmazione per usare le tecniche di machine learning.
Corso pratico di Machine Learning con R
Inizia la tua carriera di Data Scientist imparando a costruire modelli di regressione, classificazione e clustering.

Senior Data Scientist - Startup Mentor
Cosa imparerò?
- Realizzare modelli di Machine Learning in autonomia, per problemi di classificazione, regressione e clustering, sia in casi supervisionati che non
- Saprai come usare algoritmi di Linear Regression (semplice, multipla e non lineare), Logistic Regression, LDA, QDA, KNN e K-Means
- Imparerai a valutare i risultati di un modello di Machine Learning
- Saprai come scegliere il modello di Machine Learning più appropriato per il caso in esame
- Imparerai ad usare il linguaggio di programmazione R in RStudio
Requisiti
- Un computer su cui installare R e RStudio (free)
- Propensione al pensiero algoritmico
- Conoscenza di base della statistica descrittiva (concetti di media, deviazione standard, ...) e della notazione matematica (sommatoria, uso degli indici, …)
- Una minima esperienza di programmazione (con qualsiasi linguaggio) aiuterà ad avanzare nel corso più velocemente
Target audience
- Chi vuole diventare un Data Scientist, ed ha bisogno di sviluppare la parte di Machine Learning
- Data Scientist Junior che vogliono rafforzarsi nel Machine Learning e R
- Chiunque voglia creare sistemi di Machine Learning, anche senza diventare un Data Scientist
- Chi vuole capire i principi del Machine Learning in maniera pratica e concreta
- Chi vuole imparare ad usare R per fare Machine Learning
Corso completo per Data Science e machine learning con R
$15,00 disponibile
Da principiante a esperto nelle tecniche di Data Science con R: machine learning, network neurali, text mining e...

Data Scientist
Cosa imparerò?
- Ripasso delle basi di R e delle sue strutture dati
- Ambienti di programmazione per il Data Science
- Importazione di dataset in R
- Creazione grafici ed esplorazione dataset
- Manipolazione e gestione dataset
- Preprocessing e pulizia dei dati per l'analisi
- Introduzione al machine learning con R
- Teoria e algoritmi di machine learning, metodi supervisionati e non supervisionati
- Metodi ensemble: bagging, boosting
- Validazione e valutazione dei modelli
- Pulizia e analisi testi
- Metodi per la Sentiment Analysis
Requisiti
- Conoscenza base di R
Target audience
- Chi conosce già un po' di programmazione R e vuole cominciare un percorso nel data science
- Chi cerca un percorso completo per farsi un'idea delle tante anime del Data Science con R
Corso completo di Data Science e machine learning con Python
$15,00 disponibile
Da principiante a esperto nelle tecniche di Data Science con Python: machine learning, network neurali, text mining e...

Data Scientist
Cosa imparerò?
- Ripasso delle basi di Python e delle sue strutture dati
- Ambienti di programmazione per il Data Science
- Importazione di dataset in Python
- Creazione grafici ed esplorazione dataset
- Manipolazione e gestione dataset
- Preprocessing e pulizia dei dati per l'analisi
- Teoria e algoritmi di machine learning, metodi supervisionati e non supervisionati
- Teoria e algoritmi di machine learning
- Valutazione e validazione di modelli
- Pulizia e analisi testi
- Metodi per la Sentiment Analysis
Requisiti
- Conoscenza base di Python
Target audience
- Chi conosce già un po' di programmazione Python e vuole cominciare un percorso nel data science
- Chi cerca un percorso completo per farsi un'idea delle tante anime del Data Science con Python
Data Analisi con Pandas
$15,00 disponibile
La guida completa in Italiano per la libreria Python piu' famosa per l'analisi dei dati

Electronic Engineer - AI Enthusiast - self taught programmer
Cosa imparerò?
- Come utilizzare la libreria di Python piu' famosa per la Data Analisi
- Diventare esperto nel manipolare datasets complessi (2D+)
- Tabelle pivot, unioni tra datasets, manipolare serie temporali , importare , ripulire e visualizzare datasets
- La possibilita' di verificare le "skills" acquisite con numerosi esercizi!
- Imparerai anche a creare le famose bar chart race che hanno spopolato su Youtube negli utlimi due anni
- Decine di metodi per facilitare la data analisi di qualunque dataset
Requisiti
- Un personal Computer con una connessione Internet sufficiente per vedere video in streaming
- Una conoscenza base del linguaggio di programmazione Python
Target audience
- Chiunque voglia approcciarsi alla Data Science e/o al Machine Learning (la libreria Pandas vi sara' di grande aiuto)
- Utilizzatori di Excel che vogliono portare la Data Analisi ad un livello superiore
Machine Learning e Data Science in Python: il Corso Completo
$15,00 disponibile
Impara a creare algoritmi di Machine Learning con Python e Scikit-learn - Regressione, Classificazione, Clustering

Hacker, AI developer ed imprenditore digitale

Impara oggi la professione di domani
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