Progetto di Data Science e Machine Learning: Analisi della Salute con Python

I dati grezzi sono preziosi solo se sai come estrarne insight e fare previsioni accurate. Questo corso ti introduce agli elementi essenziali della data science e del machine learning attraverso un progetto pratico di analisi incentrato sulla salute. Passerai dalla comprensione dei concetti statistici di base alla costruzione di un modello predittivo che analizza gli indicatori di salute. Lavorando attraverso una pipeline di dati strutturata, imparerai a pulire i dati grezzi, eseguire l'analisi esplorativa dei dati e addestrare un algoritmo di machine learning per prevedere i risultati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della data science, i termini statistici e i flussi di lavoro del machine learning - Eseguire l'analisi esplorativa dei dati per scoprire modelli nascosti e correlazioni nei dataset sanitari - Pulire e preparare i dati grezzi utilizzando moderne librerie Python e pipeline di dati strutturate - Applicare tecniche statistiche per convalidare le ipotesi e comprendere le distribuzioni dei dati - Costruire, addestrare e valutare modelli di machine learning per compiti di classificazione binaria - Implementare le moderne best practice di codifica, inclusi i type hints, per una data science riproducibile Il corso inizia con la terminologia essenziale, le statistiche e la configurazione dell'ambiente prima di guidarti passo dopo passo attraverso la pre-elaborazione dei dati, l'analisi esplorativa e l'addestramento del modello. Concluderai imparando come valutare le prestazioni del tuo modello e interpretare i risultati. Questo corso è progettato per i principianti che desiderano un'introduzione pratica e basata su progetti alla data science e al machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in statistica o programmazione. Inizia a leggere oggi per costruire il tuo primo progetto predittivo di machine learning da zero.