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Carlo Sansone, Flora Amato, Antonio Lepore, and Biagio Palumbo

Questa Specialization è rivolta a quanti vogliano acquisire competenze di base nell’ambito della programmazione in Python e imparare ad utilizzare R e Python per risolvere problemi nell’ambito della Data Science. Attraverso i tre corsi, apprenderai come sono organizzate le strutture dei dati in R, come operare con il data wrangling e quali sono le principali tecniche di data visualization più utilizzate in ambito aziendale. Imparerai poi a usare Numpy e Pandas per la gestione dei dati e Matplotlib per la loro visualizzazione, e a risolvere problemi di classificazione, object detection e segmentazione semantica con PyTorch. L’esame finale ti permetterà di sviluppare capacità critiche di lettura dei dati e per valutare senza bias il lavoro dei tuoi colleghi.

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What's inside

Three courses

Python: Istruzioni per l’uso

Il Corso fornisce i principi di programmazione, le tecniche e gli strumenti di Python, linguaggio interpretato orientato agli oggetti molto utilizzato in molteplici contesti scientifici ed aziendali.

Machine Learning e Data Mining in R

Il corso Machine Learning e Data Mining in R fornisce una panoramica pratica delle tecniche di apprendimento automatico, dalle più interpretabili alle più flessibili. La modalità di erogazione è di tipo learning by doing, mediante una continua implementazione in R dei concetti esposti.

Python per la Data Science

Python per la Data Science è un corso essenziale per analizzare grandi quantità di dati tramite le più recenti tecniche di Machine Learning e Deep Learning. Il corso si basa sull'utilizzo di notebook, che combinano testo e teoria con codici eseguibili e modificabili. Il formato interattivo consente di manipolare i dati e arrivare ad esempi avanzati di elaborazione delle immagini.

Learning objectives

  • Apprenderai le basi per realizzare un programma in python e riconoscere i principali comandi
  • Conoscere ed utilizzare le principali istruzioni e strutture dati in r nei tipici metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
  • Conoscere le architetture di reti neurali artificiali, sia shallow che deep
  • Utilizzare le reti neurali artificiali per la classificazione, segmentazione e object detection

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