Progetti di Machine Learning Applicato con Python — PickAClass
4.0 (4) ⏱ 2 h 30 min 📚 25 lezioni 🎧 Versione audio

Progetti di Machine Learning Applicato con Python

Padroneggia gli algoritmi fondamentali della scienza dei dati costruendo modelli di previsione, classificazione e clustering del mondo reale utilizzando Python, Pandas e Scikit-Learn.

  • 💬 Istruttore IA
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    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Passare dalla teoria alla pratica è la sfida più grande quando si impara la scienza dei dati. Questo corso basato su testo colma questa lacuna guidandoti attraverso la creazione di modelli pratici di machine learning utilizzando codice Python pulito e pronto per la produzione. Progredirai dalla comprensione dei concetti matematici fondamentali all'implementazione di algoritmi robusti che risolvono problemi del mondo reale. Leggendo spiegazioni strutturate e analizzando chiare implementazioni di codice, svilupperai una profonda intuizione su come gli algoritmi effettuano previsioni, classificano i dati e scoprono schemi nascosti. Cosa imparerai: - Apprendere i principi fondamentali degli algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato. - Costruire modelli di regressione e classificazione utilizzando Linear Regression, Logistic Regression, Random Forests e Support Vector Machines. - Applicare tecniche di clustering e riduzione della dimensionalità utilizzando K-Means e Principal Component Analysis (PCA). - Pulire e preparare i dati in modo efficiente utilizzando le moderne pratiche di Pandas, NumPy e pipeline di dati strutturate. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave e implementare suggerimenti di tipo Python puliti per un codice di scienza dei dati manutenibile. Il curriculum inizia con definizioni e configurazioni essenziali della scienza dei dati, assicurandoti di comprendere prima le basi matematiche e logiche di ogni algoritmo. Lavorerai quindi attraverso guide di progetto scritte che dimostrano l'esplorazione dei dati, l'ingegneria delle funzionalità, l'addestramento del modello e la valutazione delle prestazioni. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, sviluppatori e pensatori analitici che sono nuovi al machine learning e desiderano un percorso strutturato e basato su testo per costruire modelli pratici senza la necessità di prerequisiti matematici avanzati. Inizia a costruire il tuo portfolio di machine learning oggi stesso attraverso istruzioni scritte chiare e passo dopo passo.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
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  • 💬 Tutor AI personale
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  • 🎧 Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • ♾️ Accesso a vita
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  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • Breve e mirato
    2 h 30 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
Progetti di Machine Learning Applicato con Python
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
Progetti di Machine Learning Applicato con Python
Pagina 2 di 2
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)

Davide Lombardi IT Studente verificato
★ 5 · 26 luglio 2026

Questo ha superato le mie aspettative. Le lezioni scorrevano logicamente e le applicazioni del mondo reale erano perfette.

Dalia Mizrahi IL Studente verificato
★ 4 · 21 giugno 2026

Corso: Ho apprezzato i passaggi chiari, anche se alcuni dei moduli successivi avrebbero potuto utilizzare più esempi.

عائشة حسين AE
★ 4 · 9 giugno 2026

Mi è piaciuto molto il flusso di questo. Le applicazioni pratiche discusse erano al punto giusto.

Christophe Fournier MC Studente verificato
★ 3 · 2 giugno 2026

Corso: È un corso solido. La struttura è logica e la maggior parte degli esempi sono stati utili.

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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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