Struttura del corso

Giorno 1 

  • Data Science: una panoramica
  • Parte pratica: Iniziamo con Python - Caratteristiche di base del linguaggio
  • Il ciclo di vita della data science - parte 1
  • Parte pratica: Lavorare con i dati strutturati - la libreria Pandas

Giorno 2 

  • Il ciclo di vita della scienza dei dati - parte 2
  • Parte pratica: gestione di dati reali
  • Visualizzazione dei dati
  • Parte pratica: la libreria Matplotlib

Giorno 3

  • SQL parte 1
  • Parte pratica: Creazione di un database MySql con tabelle, inserimento di dati ed esecuzione di semplici query
  • SQL Parte 2
  • Parte pratica: Integrazione di MySql e Python

Giorno 4

  • Apprendimento supervisionato parte 1
  • Parte pratica: regressione
  • Apprendimento supervisionato parte 2
  • Parte pratica: classificazione

Giorno 5

  • Apprendimento supervisionato parte 3
  • Parte pratica: costruire un filtro antispam
  • Apprendimento non supervisionato
  • Parte pratica: raggruppamento di immagini con k-means

Requisiti

  • Comprensione della matematica e della statistica.
  • Un po' di esperienza di programmazione, preferibilmente in Python.

Pubblico

  • Professionisti interessati a dare una svolta alla propria carriera
  • Persone curiose di Data Science e dell'analisi dei dati
  35 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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