Corso Data Scientist e Machine Learning con AI - L'Aquila

Scopri il mondo affascinante del Data Science e del Machine Learning con il nostro corso avanzato. Perfetto per coloro che desiderano approfondire la conoscenza dei big data e diventare esperti ingegneri di machine learning, questo corso offre un approccio pratico e approfondito, supportato dalle potenti librerie di Python e dall'intelligenza artificiale.

Durante il corso Data Scientist e Machine Learning con AI, ti immergerai in una vasta gamma di argomenti, partendo dai concetti base di Python e della programmazione orientata agli oggetti per poi esplorare le solide fondamenta teorico-matematiche della scienza dei dati. Approfondirai le tue competenze nel machine learning utilizzando le famose librerie Scikit-learn e Keras.

Il nostro corso si concentra sull'applicazione pratica delle tecniche di machine learning attraverso l'uso di Scikit-learn, guidandoti nella visualizzazione ed esplorazione dei dati, nell'ottimizzazione degli iperparametri e nella valutazione delle prestazioni dei modelli. Approfondiremo anche il concetto di deep learning con Keras, con particolare attenzione alle reti neurali convoluzionali e ricorrenti, insieme al monitoraggio dell'addestramento tramite TensorBoard.

Affronteremo l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), introducendoti alle attività fondamentali utilizzando librerie come NLTK, spaCy e TextBlob. Esploreremo argomenti come la tokenizzazione, l'analisi del sentiment, lo stemming e molto altro ancora.

Il corso di Data Scientist e Machine Learning con AI fornisce una base solida e pratica per affrontare progetti reali di data science e machine learning utilizzando Python e le librerie open source più avanzate, preparandoti a sfide stimolanti e gratificanti nel mondo professionale.

A chi è diretto?

Il corso Data Scientist e Machine Learning con AI è rivolto a una vasta gamma di professionisti e studenti che desiderano acquisire competenze avanzate nel campo. È adatto a programmatori che vogliono ampliare le proprie competenze nell'ambito della scienza dei dati utilizzando Python, così come a professionisti del settore che cercano di aggiornarsi sulle più recenti tecnologie e metodologie nel campo del machine learning.

Il corso può essere utile per gli studenti universitari o coloro che intendono intraprendere una carriera nel campo della Data Science, offrendo una formazione completa e pratica per sviluppare le competenze necessarie per affrontare sfide complesse nel mondo reale.

Domande frequenti:

Cos’è il Data Scientist e Machine Learning con AI?

Nel campo della Data Scientist e Machine Learning con dell'Intelligenza Artificiale (AI), i professionisti assumono ruoli diversificati e compiti variabili, adattandoli alle specifiche esigenze aziendali e ai progetti in corso. Ecco alcune attività fondamentali:

• Analisi dei dati: I data scientist esaminano i dati per individuare modelli, tendenze e relazioni utili per l'azienda o il progetto in corso. Utilizzano strumenti statistici, di visualizzazione e analitici per comprendere i dati.
• Preparazione dei dati: Una parte significativa del lavoro di un data scientist consiste nella preparazione dei dati, che include l'elaborazione, la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in un formato adatto all'analisi e all'addestramento dei modelli di machine learning.
• Sviluppo e addestramento dei modelli di machine learning: I professionisti di Data Science e Machine Learning creano modelli predittivi e analitici utilizzando algoritmi di machine learning e tecniche di intelligenza artificiale. Questi modelli vengono addestrati utilizzando dati storici per fare previsioni o classificare nuovi dati.
• Valutazione e ottimizzazione dei modelli: Dopo l'addestramento dei modelli, i data scientist devono valutarne le prestazioni utilizzando metriche appropriate e ottimizzarli regolando i parametri o esplorando diverse tecniche di machine learning.
• Implementazione dei modelli: Una volta addestrati e validati, i modelli vengono implementati in ambienti di produzione o integrati in sistemi esistenti per fare previsioni o automatizzare decisioni.
• Monitoraggio e manutenzione dei modelli: I data scientist sono responsabili del monitoraggio delle prestazioni dei modelli in produzione e dell'aggiornamento o della manutenzione periodica per garantirne l'accuratezza ed efficacia nel tempo.
• Comunicazione dei risultati: È fondamentale che i data scientist siano in grado di comunicare in modo chiaro e comprensibile i risultati delle loro analisi e dei modelli sviluppati a persone non tecniche