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Struttura del corso
Introduzione
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Il processo Data Science
Ruoli e responsabilità di un Data Scientist
Preparazione dell'ambiente di sviluppo
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Librerie, framework, linguaggi e strumenti
Sviluppo locale
Sviluppo collaborativo basato sul Web
Raccolta dei dati
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Diversi tipi di dati
Strutturato
Database locali
Connettori di database
Formati comuni: xlxs, XML, Json, csv, ...
Ingestione, selezione, pulizia e trasformazione Garantire la qualità dei dati: correttezza, significatività e sicurezza Rapporti sulle eccezioni
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Languages utilizzato per la preparazione, l'elaborazione e l'analisi
Linguaggio R Introduzione a R Manipolazione dei dati, calcolo e visualizzazione grafica
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Python
Introduzione a Python
Manipolazione, elaborazione, pulizia e elaborazione dei dati
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Analisi dei dati
Machine Learning Supervisionato vs non sorpevivisto
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Quando usare quale modello
Requisiti
- Una comprensione generale dei concetti relativi ai database
- Una conoscenza di base della statistica
35 ore
Recensioni (2)
Dużo cierpliwości
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Corso - ArcGIS for Spatial Analysis
Il formatore ha adattato i materiali e i contenuti a ciò che pensava sarebbe stato meglio per noi e ci è riuscito. La qualità della formazione è stata eccellente.
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Corso - QGIS for Geographic Information System
Traduzione automatica