Data Science e Machine Learning con Python
Scheda del corso
Padroneggia l'Analisi dei Dati e l'Intelligenza Artificiale!
🔬 TRASFORMA I DATI IN CONOSCENZA E VALORE
Un corso intensivo di 20 ore per entrare nel mondo della Data Science e del Machine Learning.
Dalla manipolazione dei dati con Python alla creazione di modelli predittivi avanzati: tutto ciò che ti serve per iniziare una carriera in uno dei settori più richiesti al mondo.
📈 PERCHÉ DATA SCIENCE E MACHINE LEARNING?
Professione del futuro: oltre 1 milione di posizioni aperte a livello globale
Applicazioni in ogni settore: finanza, sanità, e-commerce, gaming, automotive...
Crescita esponenziale: +344% di aumento nella richiesta di questi profili negli ultimi 5 anni
"Data Scientist è stato definito il lavoro più sexy del XXI secolo" - Harvard Business Review
🎯 A CHI È RIVOLTO QUESTO CORSO
Programmatori che vogliono espandere le proprie competenze
Analisti che desiderano automatizzare e migliorare i propri processi
Professionisti di qualsiasi settore che vogliono acquisire competenze di analisi dati
Studenti universitari che vogliono integrare il proprio curriculum
Manager che necessitano di comprendere il potenziale dei dati per il business
Prerequisito consigliato: conoscenza base di Python
🛠️ METODOLOGIA DIDATTICA
Video lezioni on-demand (20 ore totali)
Notebook Jupyter completi con codice commentato
Dataset reali per esercitazioni pratiche
Quiz di auto-valutazione dopo ogni sezione
Progetto finale
💻 IL PROGRAMMA COMPLETO (20 ORE di FAD)
Sezione 1: Introduzione alla Data Science e al Machine Learning
Panoramica del campo e applicazioni nel mondo reale
Ruoli professionali in ambito dati (Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, ML Engineer)
Sezione 2: Fondamenti di Python per Data Science
Recap di Python essenziale per la data science
NumPy e Pandas per la manipolazione dei dati (le librerie fondamentali per ogni data scientist)
Sezione 3: Visualizzazione dei dati
Matplotlib e Seaborn per grafici statici professionali
Libreria Plotly per la creazione di grafici interattivi e dashboard
Sezione 4: EDA: analisi, preparazione e pulizia dei dati
Casi principali di un EDA (Exploratory Data Analysis)
Gestione dei dati mancanti e tecniche di imputazione
Encoding di variabili categoriche
Feature Scaling per ottimizzare le performance dei modelli
Sezione 5: Machine Learning
Pipeline completa di un progetto di Machine Learning
Supervisione vs Non Supervisionato: differenze e casi d'uso
Classificazione vs Regressione: quando usare ciascun approccio
Sezione 6: Machine Learning Supervisionato
K-Nearest Neighbors per problemi di classificazione
Regressione lineare e logistica per previsioni e probabilità
Alberi decisionali per modelli interpretabili
Metodi Ensemble: Bagging vs Boosting
Random Forest per previsioni robuste e precise
Sezione 7: Machine Learning Non Supervisionato
Clustering (K-means, HDBSCAN) per scoprire pattern nascosti
Riduzione della dimensionalità (PCA) per gestire dati complessi
Clustering vs PCA: strategie di applicazione combinate
Sezione 8: Introduzione al Deep Learning ed AI Generativa
Reti neurali artificiali: fondamenti e architetture
Large Language Models: come funzionano ChatGPT e simili
Sezione 9: Progetto pratico
Analisi di un dataset reale dall'inizio alla fine
Costruzione di un modello predittivo su dati del mondo reale
Sezione 10: Conclusione e best practices
Etica nell'AI e ML: responsabilità e considerazioni sociali
Risorse per l'approfondimento e percorsi di specializzazione
Durata: 20 ore
💻 IL PROGRAMMA COMPLETO (20 ORE di FAD)
Sezione 1: Introduzione alla Data Science e al Machine Learning
Panoramica del campo e applicazioni nel mondo reale
Ruoli professionali in ambito dati (Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, ML Engineer)
Sezione 2: Fondamenti di Python per Data Science
Recap di Python essenziale per la data science
NumPy e Pandas per la manipolazione dei dati (le librerie fondamentali per ogni data scientist)
Sezione 3: Visualizzazione dei dati
Matplotlib e Seaborn per grafici statici professionali
Libreria Plotly per la creazione di grafici interattivi e dashboard
Sezione 4: EDA: analisi, preparazione e pulizia dei dati
Casi principali di un EDA (Exploratory Data Analysis)
Gestione dei dati mancanti e tecniche di imputazione
Encoding di variabili categoriche
Feature Scaling per ottimizzare le performance dei modelli
Sezione 5: Machine Learning
Pipeline completa di un progetto di Machine Learning
Supervisione vs Non Supervisionato: differenze e casi d'uso
Classificazione vs Regressione: quando usare ciascun approccio
Sezione 6: Machine Learning Supervisionato
K-Nearest Neighbors per problemi di classificazione
Regressione lineare e logistica per previsioni e probabilità
Alberi decisionali per modelli interpretabili
Metodi Ensemble: Bagging vs Boosting
Random Forest per previsioni robuste e precise
Sezione 7: Machine Learning Non Supervisionato
Clustering (K-means, HDBSCAN) per scoprire pattern nascosti
Riduzione della dimensionalità (PCA) per gestire dati complessi
Clustering vs PCA: strategie di applicazione combinate
Sezione 8: Introduzione al Deep Learning ed AI Generativa
Reti neurali artificiali: fondamenti e architetture
Large Language Models: come funzionano ChatGPT e simili
Sezione 9: Progetto pratico
Analisi di un dataset reale dall'inizio alla fine
Costruzione di un modello predittivo su dati del mondo reale
Sezione 10: Conclusione e best practices
Etica nell'AI e ML: responsabilità e considerazioni sociali
Risorse per l'approfondimento e percorsi di specializzazione
Durata: 20 ore
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