Fondamenti di Python Data Science e Machine Learning — PickAClass
4.0 (7) ⏱ 3 h 📚 30 lezioni 🎧 Versione audio

Fondamenti di Python Data Science e Machine Learning

Una guida per principianti all'utilizzo di Python per l'analisi e la visualizzazione dei dati e per la creazione dei primi modelli di apprendimento automatico.

  • 💬 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

La scienza dei dati e l'apprendimento automatico stanno trasformando il modo in cui comprendiamo il mondo trasformando i dati grezzi in informazioni utili.Se vuoi imparare a sfruttare la potenza dei dati, la programmazione con Python è il luogo perfetto per iniziare.Alla fine di questo corso, sarai in grado di scrivere con sicurezza codice Python, pulire e analizzare set di dati complessi e creare i tuoi modelli di apprendimento automatico predittivi. Cosa imparerai: • Comprendere i concetti fondamentali della scienza dei dati, la terminologia chiave e le definizioni di base. • Master core competenze di programmazione Python per la manipolazione e l'analisi dei dati. • Applicare librerie come NumPy e Pandas per organizzare ed elaborare i dataset. • Creare visualizzazioni di dati chiare e informative utilizzando Matplotlib e Seaborn. • Esercitarsi nell’addestramento e nella valutazione di modelli di machine learning utilizzando Scikit-Learn. • Esplorare algoritmi fondamentali come la regressione lineare e gli alberi decisionali. Il corso inizia con un'introduzione approfondita alla terminologia essenziale e ai concetti di base prima di passare a materiale pratico e pratico. Progresserai gradualmente dalla comprensione della teoria alla base della scienza dei dati alla scrittura di codice reale e alla risoluzione di problemi pratici. Questo corso è progettato esplicitamente per principianti assoluti, il che significa che non è richiesta alcuna programmazione o esperienza statistica precedente.

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.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Fondamenti di Python Data Science 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 Python Data Science e Machine Learning
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 (7)

Nigatu Melese ET Studente verificato
★ 3 · 25 luglio 2026

Non sono sicuro che sarebbe il miglior punto di partenza per un principiante completo, a dire il vero.

Dag Johansen NO Studente verificato
★ 4 · 22 luglio 2026

Introduzione abbastanza buona. Gli esempi erano utili, ma vorrei che ci fosse un po 'più di materiale pratico.

خديجة بنت علي البوسعيدي OM
★ 5 · 14 luglio 2026

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

Daniel Reyes CO Studente verificato
★ 4 · 7 luglio 2026

Corso: Piuttosto buono nel complesso. La struttura era logica e molti degli esempi erano utili.Alcune aree avrebbero potuto usare un po 'più di profondità, ma è solido.

Sofia Dimitriou GR Studente verificato
★ 4 · 18 giugno 2026

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

Emma Cruz PH Studente verificato
★ 4 · 8 giugno 2026

Corso: Buona introduzione all'argomento.La struttura era logica e la maggior parte degli esempi erano rilevanti, anche se avrei voluto più profondità in alcune aree.

رنا شهاب JO
★ 4 · 1 giugno 2026

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

Scrivi una recensione

Ti chiederemo di accedere dopo l'invio — la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

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.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanità Istruzione Ospitalità Produzione