C95 – Data Science e Machine Learning con Python
Obiettivi del corso
Sviluppa competenze professionali in Data Science e Machine Learning, dall’analisi esplorativa dei dati fino alla creazione di modelli predittivi avanzati e reti neurali.
Argomenti principali
- Introduzione alla Data Science e al Machine Learning (2 ore)
- Panoramica del campo e applicazioni nel mondo reale
- Ruolo di un Data Scientist
- Fondamenti di Python per Data Science (3 ore)
- Recap di Python
- Numpy e Pandas per la manipolazione dei dati
- Visualizzazione dei dati (2 ore)
- Matplotlib e Seaborn
- Creazione di grafici interattivi
- Preparazione e pulizia dei dati (3 ore)
- Gestione dei dati mancanti
- Feature engineering
- Normalizzazione e standardizzazione
- Machine Learning Supervisionato (4 ore)
- Regressione lineare e logistica
- Alberi decisionali e Random Forest
- Support Vector Machines
- Machine Learning Non Supervisionato (3 ore)
- Clustering (K-means, DBSCAN)
- Riduzione della dimensionalità (PCA)
- Introduzione al Deep Learning (2 ore)
- Reti neurali artificiali
- TensorFlow e Keras
- Progetto pratico (1 ora)
- Analisi di un dataset reale
- Conclusione e best practices (30 minuti)
- Etica nell’AI e ML
- Risorse per l’approfondimento
Durata totale: 20 ore