Fondamenti di Data Science: Analisi, Regressione e Machine Learning — PickAClass
4.0 (4) ⏱ 2 h 48 min 📚 28 lezioni

Fondamenti di Data Science: Analisi, Regressione e Machine Learning

Costruisci una solida base nell'analisi dei dati, nella regressione supervisionata, nella classificazione e nel clustering non supervisionato utilizzando strumenti e flussi di lavoro Python moderni.

  • 💬 Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • 🕐 Inizia quando vuoi
    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Le organizzazioni di tutto il mondo si affidano a intuizioni basate sui dati per ottimizzare le decisioni, risolvere problemi complessi e prevedere le tendenze future. Comprendere i concetti matematici e algoritmici fondamentali alla base dell'analisi dei dati e del machine learning è il primo passo per sbloccare queste opportunità. Questo corso ti guida dai concetti fondamentali dei dati all'implementazione di robusti modelli di machine learning. Leggerai chiare spiegazioni degli algoritmi chiave, imparerai come preparare i dati in modo efficiente e capirai come valutare le prestazioni del modello utilizzando i moderni flussi di lavoro Python. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della data science, la terminologia statistica e i moderni flussi di lavoro di preparazione dei dati - Applicare tecniche di analisi di regressione per prevedere risultati numerici continui con sicurezza - Costruire modelli di classificazione per categorizzare i dati utilizzando algoritmi come alberi decisionali e foreste casuali (random forests) - Esplorare l'apprendimento non supervisionato utilizzando l'analisi dei cluster per scoprire modelli nascosti in set di dati non etichettati - Praticare la manipolazione dei dati utilizzando moderne librerie di dataframe e codice Python strutturato - Valutare le prestazioni del modello utilizzando robuste tecniche di convalida e analisi delle metriche Il curriculum inizia con definizioni essenziali di data science e tecniche di pre-elaborazione dei dati prima di passare alla regressione e classificazione supervisionate. Esplorerai quindi il clustering non supervisionato e concluderai con pratiche moderne per la valutazione e la strutturazione dei tuoi flussi di lavoro di machine learning. Questo corso è progettato per principianti, aspiranti analisti di dati e futuri ingegneri di machine learning, senza alcuna esperienza pregressa in data science richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire le tue basi in data science e machine learning.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • 💬 Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ♾️ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • 📱 Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • Breve e mirato
    2 h 48 min di contenuto pratico

Certificato di completamento

Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Fondamenti di Data Science: Analisi, Regressione e Machine Learning
Competenze dimostrate
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Fondamenti di Data Science: Analisi, Regressione e Machine Learning
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

Recensioni (4)

Isabella Reyes AR
★ 4 · 19 giugno 2026

Corso: Una buona introduzione. La struttura era per lo più chiara, ma vorrei che ci fossero alcuni esempi più reali.

Carlos Oliveira PT Studente verificato
★ 3 · 12 giugno 2026

È un buon corso se si hanno delle conoscenze precedenti. Per i principianti assoluti, alcuni concetti potrebbero essere un po 'difficili, ma la struttura è logica.

Kateřina Pospíšilová CZ Studente verificato
★ 5 · 6 giugno 2026

Questo corso ha superato le mie aspettative. Le applicazioni del mondo reale discusse sono incredibilmente utili.

مشاري بن عبد الوهاب SA Studente verificato
★ 4 · 31 maggio 2026

Corso brillante! Il flusso di informazioni era perfetto e gli esempi hanno davvero consolidato i concetti.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverò un certificato? +

Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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