Python Machine Learning: Classificazione e Apprendimento Supervisionato — PickAClass
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Python Machine Learning: Classificazione e Apprendimento Supervisionato

Impara a costruire, ottimizzare e valutare modelli di classificazione in Python, dalla regressione logistica ai metodi ensemble, utilizzando flussi di lavoro di data science reali.

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    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
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Informazioni sul corso

Pronto a sbloccare il potere della modellazione predittiva e del processo decisionale basato sui dati? L'apprendimento automatico supervisionato, in particolare la classificazione, è una delle competenze più critiche per i professionisti dei dati moderni. Questo corso basato su testo ti guida passo dopo passo attraverso l'intero flusso di lavoro della data science utilizzando Python. Imparerai come pulire i dati grezzi, progettare funzionalità di alta qualità e addestrare potenti modelli di classificazione per prevedere categorie e risolvere sfide aziendali reali. Lungo il percorso, scoprirai come gestire sfide complesse sui dati come lo squilibrio di classe e assicurarti che le tue pipeline di machine learning siano pulite, riproducibili e strutturate secondo i moderni standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico supervisionato e dei flussi di lavoro di classificazione. - Eseguire l'analisi esplorativa dei dati e l'ingegneria delle funzionalità utilizzando le moderne convenzioni delle librerie Python. - Costruire e valutare modelli di classificazione tra cui Logistic Regression, K-Nearest Neighbors e Decision Trees. - Applicare metodi ensemble avanzati come Random Forests e Gradient Boosting per migliorare la precisione predittiva. - Affrontare lo squilibrio di classe utilizzando tecniche come la regolazione della soglia (threshold tuning), SMOTE e la ponderazione delle classi (class weighting). - Implementare flussi di lavoro di pipeline puliti in Python per garantire esperimenti di data science riproducibili. Il corso inizia con concetti fondamentali e terminologia di base prima di procedere sistematicamente attraverso la preparazione dei dati, l'addestramento del modello e la valutazione delle prestazioni. Leggerai chiare spiegazioni scritte, analizzerai frammenti di codice strutturati e lavorerai attraverso uno scenario aziendale pratico che coinvolge il rischio di credito per consolidare il tuo apprendimento. Questo corso è progettato per i principianti che desiderano passare alla data science o al machine learning. Una familiarità di base con la sintassi Python è utile, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a leggere oggi per costruire i tuoi primi modelli di machine learning supervisionato con fiducia.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
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    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
Python Machine Learning: Classificazione e Apprendimento Supervisionato
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
Python Machine Learning: Classificazione e Apprendimento Supervisionato
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 (5)

Александр Кузнецов RU
★ 4 · 16 luglio 2026

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

Camila Herrera AR Studente verificato
★ 4 · 30 giugno 2026

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

Isabelle Clark AU
★ 3 · 14 giugno 2026

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

حسن الشابي TN
★ 4 · 11 giugno 2026

Potrebbe beneficiare di esempi più diversi e di un flusso leggermente migliore tra i moduli.

Hannah Hoffmann CH
★ 4 · 27 maggio 2026

Ha superato le mie aspettative! La struttura era logica e gli scenari del mondo reale hanno davvero aiutato a cementare l'apprendimento.

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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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