Spécialisation Data Science con Python e R

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Spécialisation Data Science con Python e R

Diventa un esperto dei dati con Python e R. Crea le basi per la tua carriera da Data Scientist. Esegui analisi su data set reali e impara ad utilizzare correttamente R e Python

Instructeurs : Carlo Sansone

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.4

(37 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à raison de 10 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

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(37 avis)

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Ce que vous apprendrez

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

Vue d'ensemble

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.

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Italien

26 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de Università di Napoli Federico II

Spécialisation - série de 3 cours

Python: Istruzioni per l’uso

COURS 116 heures4.2 (39 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

Impara i Principi base della Programmazione in Python, i Linguaggi Interpretati e gli Ambienti di Sviluppo
Impara a conoscere la programmazione orientata agli oggetti e i costrutti più utilizzati: classi, oggetti, ereditarietà multipla
Utilizza in modo appropriato i Moduli e Package. Impara come gestire i Files ed eccezioni e come accedere a Data Base

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Scripting

Catégorie : File Management

Catégorie : Data Structures

Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)

Catégorie : Database Management

Catégorie : Debugging

Catégorie : Programming Principles

Catégorie : Computer Programming

Catégorie : Data Management

Catégorie : Scripting Languages

Catégorie : Databases

Catégorie : Functional Design

Machine Learning e Data Mining in R

COURS 230 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2
Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Ggplot2

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Dimensionality Reduction

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Tidyverse (R Package)

Catégorie : Data Mining

Catégorie : Statistical Analysis

Python per la Data Science

COURS 318 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Imparare a manipolare e visualizzare i dati python, tramite l'uso di alcune librerie molto diffuse
Imparare a instanziare, addestrare ed utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn
Imparare ad usare i tool Keras e PyTorch per il deep learning
Instanziare e utilizzare una rete encoder/decoder per la segmentazione semantica e come usare reti deep pre-addestrate per la object detection

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : NumPy

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Keras (Neural Network Library)

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Data Science

Catégorie : Computer Vision

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Data Manipulation

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Carlo Sansone

Università di Napoli Federico II

2 Cours1 237 apprenants

Flora Amato

Università di Napoli Federico II

1 Cours1 867 apprenants

Offert par

Università di Napoli Federico II

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