Data Science Formazione in Italia

Questo corso formativo in presenza o online, tenuto da istruttori esperti, è rivolto a professionisti alle prime armi che desiderano comprendere i modelli pre-addestrati e imparare ad applicarli per risolvere problemi reali, senza dover sviluppare modelli da zero.

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

• Comprendere il concetto e i vantaggi dei modelli pre-addestrati.
• Esplorare diverse architetture di modelli pre-addestrati e i rispettivi utilizzi pratici.
• Effettuare il fine-tuning di un modello pre-addestrato per scopi specifici.
• Integrare i modelli pre-addestrati in semplici progetti di apprendimento automatico.

Questo corso formativo live tenuto da istruttori in Italia (in modalità online o in presenza) è indirizzato a data scientist e analisti di livello intermedio che desiderano sfruttare AWS Cloud9 per ottimizzare i propri flussi di lavoro nella scienza dei dati.

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

• Configurare un ambiente di scienza dei dati in AWS Cloud9.
• Effettuare analisi dei dati utilizzando Python, R e Jupyter Notebook all’interno di Cloud9.
• Integrare AWS Cloud9 con i servizi dati di AWS come S3, RDS e Redshift.
• Utilizzare AWS Cloud9 per lo sviluppo e la distribuzione di modelli di machine learning.
• Ottimizzare i flussi di lavoro basati sul cloud per l’analisi e l’elaborazione dei dati.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in sede), è pensato per partecipanti di livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire i flussi di lavoro legati al machine learning, inclusi l’addestramento dei modelli, la validazione e il loro deploy tramite Apache Airflow.

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

• Configurare Apache Airflow per l’orchestrazione dei flussi di lavoro relativi al machine learning.
• Automatizzare le attività di pre-elaborazione dei dati, addestramento e validazione dei modelli.
• Integrare Airflow con framework e strumenti legati al machine learning.
• Implementare il deploy dei modelli di machine learning mediante pipeline automatizzate.
• Monitorare ed ottimizzare i flussi di lavoro legati al machine learning in ambiente di produzione.

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.

Python è un linguaggio di programmazione che ha acquisito grande popolarità nel settore finanziario. Adottato dalle principali banche d'investimento e dai fondi speculativi, viene utilizzato per sviluppare una vasta gamma di applicazioni finanziarie, dagli algoritmi di trading ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso pratico condotto da istruttori, i partecipanti impareranno a utilizzare Python per creare applicazioni utili al fine di risolvere numerosi problemi specifici legati alla finanza.

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

• Comprendere le basi del linguaggio di programmazione Python
• Scaricare, installare e mantenere gli strumenti di sviluppo più adatti alla creazione di applicazioni finanziarie in Python
• Scegliere e utilizzare i pacchetti e le tecniche di programmazione Python più appropriati per organizzare, visualizzare e analizzare dati finanziari provenienti da diverse fonti (file CSV, fogli Excel, database, internet, ecc.)
• Sviluppare applicazioni in grado di affrontare problematiche legate all’allocazione patrimoniale, all’analisi del rischio e alle prestazioni degli investimenti
• Diagnosticare eventuali problemi, integrare, distribuire ed ottimizzare un’applicazione Python

Destinatari

• Sviluppatori
• Analisti
• Specialisti quantitativi

Modalità del corso

• Lezioni teoriche, discussioni di gruppo, esercizi e molta pratica diretta

Nota

• Il corso ha l’obiettivo di fornire soluzioni ai principali problemi che i professionisti finanziari devono affrontare. Tuttavia, se desiderate approfondire un argomento specifico, uno strumento o una tecnica in particolare, vi invitiamo a contattarci per organizzare il corso secondo le vostre esigenze.

Questo corso si addentra in approcci pratici per la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale utilizzando Python: fornisce ai professionisti le competenze necessarie per analizzare i dati, creare modelli di machine learning e implementare applicazioni basate sull’IA in contesti aziendali. Vengono trattati i flussi di lavoro CRISP-DM, l’analisi statistica, l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, il deep learning con TensorFlow, l’elaborazione del linguaggio naturale, l’utilizzo dei big data tramite Spark e la rappresentazione efficace dei dati attraverso storie significative. È ideale per chi desidera ottenere una certificazione in scienza dei dati con Python e acquisire competenze analitiche utili alla propria carriera.

La piattaforma KNIME Analytics Platform è una soluzione open source di riferimento per l'innovazione basata sui dati: consente di svelare il potenziale nascosto nei vostri dati, estrarre nuove informazioni o prevedere scenari futuri. Grazie a oltre 1000 moduli, centinaia di esempi pronti all'uso, una vasta gamma di strumenti integrati e la più ampia selezione di algoritmi avanzati disponibili, KNIME Analytics Platform rappresenta lo strumento ideale per ogni data scientist e analista aziendale.

Questo corso su KNIME Analytics Platform è un'opportunità perfetta sia per principianti, che per utenti esperti o specialisti di KNIME: permette di apprendere i fondamenti del sistema, utilizzarlo in modo più efficace e creare report chiari e completi partendo dai flussi di lavoro elaborati con KNIME.

Si tratta di una formazione dal vivo guidata da un istruttore (in modalità online o in aula), rivolta a professionisti dei dati desiderosi di impiegare KNIME per risolvere esigenze aziendali complesse.

Il corso è pensato in particolare per chi non ha conoscenze di programmazione e intende utilizzare strumenti all'avanguardia per implementare scenari analitici efficaci.

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

• Installare e configurare KNIME.
• Realizzare scenari legati alla scienza dei dati
• Addestrare, testare e validare modelli predittivi
• Implementare l’intera catena di valore legata ai modelli di data science

Struttura del corso

• Lezioni interattive e dibattiti.
• Numerosi esercizi pratici per consolidare le competenze.
• Applicazioni dirette in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura o per avere maggiori informazioni, contattateci per concordare i dettagli.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori esperti Italia (online o in sede), è rivolto ad analisti dati di livello intermedio, sviluppatori e aspiranti data scientist che desiderano utilizzare le tecniche di Machine Learning con Python per estrarre informazioni utili, effettuare previsioni e automatizzare decisioni basate sui dati.

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

• Comprendere e distinguere i principali paradigmi del Machine Learning.
• Sperimentare tecniche di pre-elaborazione dei dati e metriche di valutazione dei modelli.
• Applicare algoritmi di Machine Learning per risolvere problemi concreti legati ai dati.
• Utilizzare le librerie di Python e i Jupyter Notebook per lo sviluppo pratico.
• Creare modelli per la previsione, la classificazione, il suggerimento di prodotti e il raggruppamento dei dati.