Inizia ora il tuo percorso per maturare le competenze fondamentali della Data Science

Il Data Scientist Starter kit è un corso di 8 moduli all-in-one dedicato a chi vuole iniziare il percorso di formazione per diventare un Data Scientist.

I corsi sono stati progettati per accompagnare gli studenti nell'acquisizione di competenze in modo incrementale, guidando anche chi non possiede un background negli ambiti statistico/matematico o di programmazione.

Comprende:

1 - Il Data Scientist
Cos’è la Data Science
Come viene utilizzata la Data Science nelle Aziende
Differenze tra un Data Scientist e un Data Analyst
Cosa troverai nel Data Scientist Starter Kit

2 - Cheatsheets
Un riepilogo di tutte le funzioni più importanti per ogni libreria che andremo ad utilizzare da avere sempre con se

3 - Python per la data science
introduzione e setup (3 lezioni)
Variabili e controllo di flusso (4 lezioni)
Strutture dati (4 lezioni)
Rappresentazione, persistenza dei dati e modularità (8 lezioni)
Serializzazione dei dati (2 lezioni)
Protocollo HTTP e meccanismi request/response (2 lezioni)
Cenni sulla programmazione a oggetti OOP (4 lezioni)
Gestione degli errori (1 lezione)
Esercitazioni (7 esercitazioni)

 4 - Data Engineering:
- Numpy
Introduzione a numpy e creazione di ndarray 
operatori aritmetici e funzioni matematiche
operatori logici e di confronto 
indici e slicing
iterare un ndarray
lavorare con le shape
unione di ndarray
split di un array
copia
all,any,where
ordinamento e filtrggio
statistica
- Pandas
cos’è pandas
series
indicizzazione e ordinamento
selezione dati e statistiche
raggruppamento dati
funzioni
trattare i dati mancanti
combinare più dataframe e series
serie temporali
Caricamento di un dataset, operazioni di preprocessing, raggruppamenti, ordinamenti
Grafici a torta
Gestione attributi compositi e istogrammi
Filtraggio, indicizzazione integer-location, statistiche su colonne
Filtraggio di colonne per date
- Scikit-Learn
Intro a SciKit-Learn
Dataset Standard e Sintetici
Normalizzazione e Standardizzazione
Codifica One-Hot
Split Dataset e Convalida Incrociata
Tuning Automatico degli Iperparametri
 

5 - Data Visualization:
Intro alla Data Visualizaton
Scatterplot e Barplot
Customizzazione Grafici
Immagini e Heatmap
Torte e Violini
Subplot
Pairplot
Pairgrid
Esercitazione Data Visualization
Esercitazione Data Exploration

6 - Esercitazione Data Engineering e Data Visualization Hero Level
Applichiamo tutto quello visto finora su un dataset di un ecommerce

7 - Introduzione al Machine Learning
Cos’è il Machine Learning
I Campi di Applicazione del Machine Learning
Classificazione degli Algoritmi di Machine Learning
Il Processo di Implementazione del Machine Learning
Introduzione all’Algebra Lineare per Sviluppatori

8 - Regressione Lineare e Funzione di costo
Il primo algoritmo di Machine Learning: La Regressione Lineare
La Funzione di Costo
Esercitazione sulla Regressione Lineare

9 - Test Finale
Superato il test finale ti verrà inviata in automatico la certificazione di completamento corso

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