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Percorso da Data Scientist con Python

Il corso ti permetterà di formarti come Data Scientist e di lavorare con le principali librerie Python per l’analisi dei dati guidandoti attraverso diversi casi studio e diverse tipologie di modelli.

7 studenti iscritti
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01

Introduzione a Python

Vedremo installazione, vettori, funzioni e cicli

Descrizione: In questo modulo imparerai a muovere i primi passi con Python. Questi concetti di base ti saranno utili poi nella tua carriera e verranno ripresi diverse volte nei corsi più avanzati. L’obiettivo del modulo è di farti conoscere ed utilizzare le diverse strutture dati che sicuramente ti saranno utili in futuro.

  1. Introduzione e installazione
    1. Introduzione e ambienti di sviluppo
    2. Installare Python su Windows
    3. Installare Python su Mac
    4. Installare Anaconda su Windows
    5. Installare Anaconda su Mac
    6. Installare le librerie
  2. Strutture Dati
    1. Aritmetica di base e creazione oggetti
    2. Vettori
    3. Funzioni di base
    4. Esercitazione vettori (quiz)
    5. Strutture dati
  3. Funzioni e cicli
    1. Operatori logici
    2. Funzioni e strutture di controllo
    3. Loop, for e while
    4. Esercitazione Loop (quiz)
    5. Esercitazione Funzioni (quiz)
  4. Approfondimento
    1. Approfondimento
02

Data Visualization

Imparerai a realizzare i grafici più utili e diffusi

Descrizione: Questo modulo ti permetterà di realizzare dei grafici per mostrare gli insights del tuo lavoro al business o semplicemente di rendere più evidente il valore dei tuoi dati. Imparerai a realizzare dei grafici a dispersione, dei grafici a barre e degli istogrammi; inoltre, vedrai grafici con linee e le heatmap. Questi semplici grafici e le personalizzazioni che realizzerai ti permetteranno di coprire la maggior parte degli use case che ti capiterà di incontrare.

03

Data Manipulation

Imparerai ad importare diversi tipi di file, ripulirli e lavorarli in ogni parte

Descrizione: Il proposito del modulo è di insegnarti tutto il percorso di gestione del dato, partendo dall’acquisizione fino ad arrivare alla manipolazione di esso, passando per la lettura, osservazione e pulizia. Imparerai che non sempre (o quasi mai) il dato che ti arriverà è quello che vorresti e dovrai fare del lavoro per ottenere un dato lavorabile.

04

NLP

Imparerai a manipolare le stringhe, estrarre dei pattern e recuperare dati dal web.

Descrizione: L’obiettivo del modulo è di insegnarti a lavorare con le stringhe. I tuoi dati non sempre saranno numerici e per lavorare con le stringhe avrai bisogno di utilizzare dei comandi appositi, che imparerai. Inoltre, il modulo include un’introduzione al text mining ed al web scraping.

05

Machine Learning

Imparerai diversi algoritmi di Machine Learning e Deep Learning.

Descrizione: Questo modulo ha l’obiettivo di spiegarti cos’è il Machine Learning e di insegnarti diversi algoritmi per diversi casi d’uso. Giusto alla fine di questo modulo saprai quale algoritmo applicare per un certo tipo di dato e saprai realizzare il tuo modello statistico. In conclusione, il modulo include una piccola parentesi sul mondo del Deep Learning e quindi delle Reti Neurali.

Introduzione ai grafici

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