Data Science Formazione in Bologna

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 Bologna (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 Bologna (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 Bologna (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, tenuto da istruttori esperti Bologna (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.