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Fondamenti di Data Science: Python, Machine Learning e Algoritmi Fondamentali
Costruisci una solida base nell'analisi dei dati, nell'apprendimento supervisionato e non supervisionato e nel pensiero algoritmico per risolvere problemi del mondo reale usando Python.
💬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
Entrare nel campo della data science può sembrare travolgente data la vasta gamma di algoritmi, linguaggi di programmazione e concetti matematici. Questo corso semplifica il tuo percorso scomponendo teorie complesse in spiegazioni scritte chiare, strutturate e facili da assimilare.
Passerai da principiante a professionista sicuro di sé, capace di scrivere codice Python pulito, strutturare pipeline di dati e implementare modelli di machine learning e deep learning. Comprendendo i meccanismi fondamentali degli algoritmi anziché limitarti a importare librerie, svilupperai le capacità di pensiero critico necessarie per selezionare, costruire e valutare i modelli giusti per qualsiasi sfida legata ai dati.
Cosa imparerai:
- Padroneggiare i fondamenti della programmazione Python, incluse le convenzioni per codice pulito, i suggerimenti di tipo (type hints) e le strutture dati essenziali.
- Implementare tecniche di machine learning supervisionato e non supervisionato, dalle regressioni lineari e alberi decisionali al clustering.
- Comprendere le architetture delle reti neurali, incluse le Convolutional Neural Networks (CNNs) e le Generative Adversarial Networks (GANs).
- Analizzare gli algoritmi fondamentali per capire come i dati vengono elaborati, ottimizzati e scalati dietro le quinte.
- Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche standard del settore per garantire accuratezza, affidabilità e generalizzabilità.
- Applicare moderni flussi di lavoro di pre-elaborazione dei dati e concetti di base di tracciamento dei modelli per preparare i tuoi progetti per la distribuzione nel mondo reale.
Il corso inizia con la terminologia fondamentale, la configurazione dell'ambiente e la programmazione Python di base, prima di passare passo dopo passo agli algoritmi di machine learning, ai modelli di deep learning e all'analisi algoritmica. Imparerai attraverso spiegazioni scritte dettagliate, scomposizioni concettuali e dimostrazioni pratiche di codice.
Questo corso è progettato specificamente per principianti senza alcuna esperienza precedente di programmazione o data science.
Inizia oggi il tuo percorso nella data science e costruisci le competenze fondamentali necessarie per eccellere in questo campo ad alta domanda.
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.
🎧Versione audio inclusa Impara ovunque, senza schermo
♾️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 3 h 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.
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Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Fondamenti di Data Science: Python, Machine Learning e Algoritmi Fondamentali
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: Python, Machine Learning e Algoritmi Fondamentali
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato