Corso Python per il machine learning
Pubblicato da Yimp - La scuola dei dati

Online
24 ore
Professionisti - Aziende - Disoccupati - Studenti
Base - Intermedio - Avanzato

Il corso ideale per apprendere la programmazione con Python su tematiche di machine learning

Descrizione

Il corso "Python per il machine learning" ha l'obiettivo di trasmettere agli studenti solide competenze per approcciarsi con successo alla programmazione in python su progetti di machine learning. Il linguaggio Python verrà introdotto e spiegato facendo pratica direttamente su veri problemi di machine learning. Gli algoritmi saranno trattati nella loro interezza, partendo dall'acquisizione dei dati e dalle tecniche di pre-processing, fino alla valutazione e convalida dei risultati ottenuti.

  • Conoscere i vari step di un progetto di machine learning
  • Saper programmare in Python per implementare tali step
  • Utilizzare le principali librerie di Python per il machine learning (Pandas, Numpy, Scikit-learn, ecc.)
  • Conoscere le caratteristiche e i parametri da ottimizzare dei principali algoritmi di classificazione supervisionata

Referente Nicola Iantomasi

Scopri tutti i dettagli sul Corso Python per il machine learning


Tematiche del Corso

PROGRAMMA E MODULI DIDATTICI

Il corso si compone di 24 ore.

Tutte le lezioni si svolgono in diretta streaming, con la possibilità di effettuare formazione one-to-one e di registrare le lezioni.

Gli script in Python, gli esercizi con le soluzioni e tutto il materiale didattico saranno consegnati puntualmente alla fine di ogni lezione. Al termine del corso verrà rilasciato un certificato di frequenza con profitto.

Il programma è così composto:

  • breve introduzione al paradigma della programmazione a oggetti e alla sintassi di Python
  • acquisizione dei dati con la libreria Pandas
  • lavorazione dei dati mancanti con le librerie Pandas e Numpy
  • normalizzazione dei dati con Scikit-learn
  • algoritmi per la selezione ed estrazione delle caratteristiche
  • algoritmi di classificazione: Prinception, Regressione Logistica, SVM, alberi di decisioni, foreste casuali
  • scelta degli iperparametri
  • individuazione e risoluzione di problematiche di overfitting
  • valutazione dei risultati ottenuti

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paolo pagliaro - Yimp - La scuola dei dati



Ottimo
Yimp - La scuola dei dati

Preparatissimo spiega in modo semplice. Consigliato!

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