Corso di formazione Fondamenti di programmazione Python con Google Colab

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Italia (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti di livello avanzato desiderosi di ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare la capacità di ottimizzazione degli iperparametri e apprendere come distribuire tali modelli in modo efficace tramite Google Colab.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework diffusi come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni dei modelli attraverso la regolazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di machine learning in contesti reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti su larga scala relativi al machine learning direttamente su Google Colab.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist di livello intermedio e professionisti sanitari desiderosi di sfruttare l’intelligenza artificiale per applicazioni avanzate nel settore medico, grazie all’utilizzo di Google Colab.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli di intelligenza artificiale per il settore sanitario tramite Google Colab.
• Utilizzare l’IA per la creazione di modelli predittivi basati sui dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche servendosi di tecniche guidate dall’intelligenza artificiale.
• Esplorare le implicazioni etiche legate all’impiego dell’IA nelle soluzioni sanitarie.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore <in loc> (online o in presenza), si rivolge a data scientist ed ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per l’elaborazione e l’analisi dei big data.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente per l’elaborazione dei big data tramite Google Colab e Spark.
• Elaborare e analizzare in modo efficiente grandi quantità di dati con Apache Spark.
• Visualizzare i dati di grandi dimensioni all’interno di un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Italia (online o in sede), è pensato per scienziati dei dati e professionisti IT alle prime armi che desiderano imparare le basi della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare in Google Colab.
• Scrivere ed eseguire semplici programmi in Python.
• Importare e gestire set di dati.
• Creare visualizzazioni grafiche con le librerie di Python.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore Italia (online o in sede), è pensato per professionisti esperti che vogliono approfondire le proprie competenze nella visione artificiale e sfruttare al meglio TensorFlow per lo sviluppo di modelli avanzati tramite Google Colab.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) con TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per uno sviluppo di modelli in cloud scalabile ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini utili nelle applicazioni di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale in contesti reali.
• Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati ottenuti dai modelli di classificazione delle immagini.

Questo corso formativo tenuto da istruttori in Italia (online o in aula) si rivolge a sviluppatori Python e analisti di dati di livello intermedio che desiderano migliorare le proprie competenze nell’analisi e nella manipolazione dei dati tramite Pandas e Numpy.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo contenente Python, Pandas e Numpy.
• Sviluppare applicazioni per l’analisi dei dati utilizzando Pandas e Numpy.
• Eseguire operazioni avanzate di pulizia, ordinamento e filtraggio dei dati.
• Effettuare aggregazioni statistiche e analizzare serie temporali.
• Visualizzare i dati mediante Matplotlib e altre librerie grafiche.
• Correggere ed ottimizzare il codice di analisi dei dati.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori Italia (online o in loco), si rivolge a data scientist e sviluppatori di livello intermedio interessati ad apprendere e applicare tecniche di apprendimento profondo nell’ambiente di Google Colab.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e utilizzare Google Colab per progetti di apprendimento profondo.
• Comprendere i fondamenti delle reti neurali.
• Implementare modelli di apprendimento profondo tramite TensorFlow.
• Addestrare ed valutare tali modelli.
• Sfruttare le funzionalità avanzate di TensorFlow nell’ambito dell’apprendimento profondo.

Questo corso in diretta con docente si svolge Italia (online o in presenza) e è pensato per data scientist alle prime armi che desiderano imparare a realizzare visualizzazioni dati significative ed esteticamente curate.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e utilizzare Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare diversi tipi di grafici tramite Matplotlib.
• Applicare tecniche avanzate di visualizzazione grazie a Seaborn.
• Personalizzare i grafici al fine di migliorarne la presentazione e la chiarezza.
• Interpretare ed esporre i dati in modo efficace utilizzando strumenti visivi.

Questo corso pratico tenuto da istruttori (online o in presenza) è pensato per sviluppatori che intendono utilizzare lo stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per realizzare applicazioni web dinamiche, veloci e facilmente scalabili.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l’ambiente di sviluppo necessario per integrare FastAPI, React e MongoDB.
• Comprendere i concetti fondamentali, le caratteristiche principali e i vantaggi dello stack FARM.
• Sviluppare API REST mediante FastAPI.
• Progettare applicazioni interattive con React.
• Creare, testare e distribuire applicazioni (front end e back end) sfruttando lo stack FARM.

Questo corso formativo, condotto da istruttori e svolto in Italia (online o in sede), è pensato per gli sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI insieme a Python per creare, testare e distribuire API RESTful più rapidamente ed efficacemente.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l’ambiente di sviluppo necessario per sviluppare API con Python e FastAPI.
• Sviluppare API più velocemente e facilmente grazie alla libreria FastAPI.
• Imparare a definire modelli e schemi dati basati su Pydantic e OpenAPI.
• Collegare le API a un database tramite SQLAlchemy.
• Implementare sicurezza e autenticazione nelle API con gli strumenti di FastAPI.
• Creare immagini container e distribuire le API web su server cloud.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist e sviluppatori di livello intermedio che vogliono applicare efficacemente gli algoritmi di machine learning grazie all’ambiente Google Colab.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e utilizzare Google Colab per progetti legati al machine learning.
• Comprendere ed applicare diversi algoritmi di machine learning.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per l’analisi e la previsione dei dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed effettuare una valutazione accurata dei modelli di machine learning.

Questo corso formativo in presenza o online, con docente a disposizione, è pensato per data scientist e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare le tecniche NLP tramite Python su Google Colab.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell’elaborazione del linguaggio naturale.
• Pre-elaborare e pulire i dati testuali necessari per le attività di NLP.
• Effettuare analisi del sentiment tramite le librerie NLTK e SpaCy.
• Gestire dati testuali in Google Colab, sfruttandone la capacità di scalabilità e collaborazione.

Si tratta di un corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in sede) rivolto a professionisti esperti desiderosi di approfondire le conoscenze sull'apprendimento per rinforzo e sulle sue applicazioni concrete nello sviluppo dell'intelligenza artificiale tramite Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento per rinforzo.
• Implementare modelli di apprendimento per rinforzo sfruttando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Sviluppare agenti intelligenti in grado di imparare tramite tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche evolute quali il Q-learning e le reti neurali profonde per l'apprendimento (DQN).
• Addestrare agenti in ambienti simulati tramite OpenAI Gym.
• Implementare modelli di apprendimento per rinforzo in scenari applicativi reali.

Si tratta di una formazione guidata da istruttori, tenuta in modalità online o in loco Italia, indirizzata a professionisti del settore dati di livello intermedio che desiderano applicare le tecniche di previsione delle serie temporali su dati reali tramite Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le nozioni fondamentali dell’analisi delle serie temporali.
• Utilizzare Google Colab per elaborare dati temporali.
• Applicare i modelli ARIMA per prevedere l’andamento dei dati.
• Sfruttare la libreria Prophet di Facebook per effettuare previsioni flessibili.
• Visualizzare i dati delle serie temporali nonché i risultati delle previsioni.