Fondamenti di Data Science con Python: Dalle Basi al Machine Learning — PickAClass
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Fondamenti di Data Science con Python: Dalle Basi al Machine Learning

Costruisci una solida base nell'analisi dei dati, nella modellazione statistica e nel machine learning utilizzando moderne librerie Python e flussi di lavoro standard del settore.

  • 💬 Istruttore IA
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  • 🕐 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

I dati sono la forza trainante dietro il processo decisionale moderno, ma sbloccarne il valore richiede un approccio strutturato e il giusto set di strumenti. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti essenziali della data science, aiutandoti a costruire le competenze di programmazione e analitiche necessarie per interpretare set di dati complessi. Lavorando attraverso spiegazioni chiare ed esercizi pratici scritti, passerai da principiante della programmazione a esploratore di dati sicuro di sé. Imparerai come pulire dati disordinati, eseguire analisi esplorative dei dati e implementare algoritmi fondamentali di machine learning utilizzando i moderni flussi di lavoro Python. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale della data science, le basi statistiche e il ciclo di vita dei dati. - Pulire, manipolare e analizzare set di dati utilizzando le moderne librerie Python e le migliori pratiche. - Esplorare i modelli di dati utilizzando tecniche di visualizzazione strutturate e statistiche descrittive. - Costruire e valutare modelli fondamentali di machine learning per la classificazione e la regressione. - Applicare ambienti virtuali moderni e flussi di lavoro di codifica riproducibili ai tuoi progetti di dati. Il percorso inizia con definizioni fondamentali e la configurazione dell'ambiente prima di progredire alla manipolazione dei dati, all'analisi esplorativa e ai concetti introduttivi di machine learning. Leggerai spiegazioni complete e studierai frammenti di codice reali progettati per consolidare la tua comprensione del flusso di lavoro della data science. Questo corso è progettato per principianti assoluti della data science e della programmazione Python, non richiedendo alcuna esperienza precedente in statistica o codifica. Inizia a leggere oggi per fare i tuoi primi passi nel mondo della data science.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
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  • Breve e mirato
    2 h 42 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
Fondamenti di Data Science con Python: Dalle Basi al 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 Data Science con Python: Dalle Basi al 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 (9)

Luiza Oliveira BR Studente verificato
★ 5 · 30 giugno 2026

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

Liis Lepp EE Studente verificato
★ 5 · 26 giugno 2026

Questo corso ha superato le mie aspettative. Le applicazioni del mondo reale discusse sono incredibilmente utili.

Samuel King AU Studente verificato
★ 4 · 24 giugno 2026

Questo era esattamente quello che stavo cercando Le spiegazioni erano così chiare e gli esempi hanno davvero aiutato a solidificare i concetti.

علي عبد الله JO
★ 4 · 22 giugno 2026

Corso: Alcune sezioni sembravano un po 'affrettate, ma il contenuto principale era solido e gli esempi erano utili. Ho imparato molto.

Joaquín Navarro UY
★ 1 · 15 giugno 2026

Onestamente, piuttosto deludente. I concetti non sono stati spiegati bene a tutti, e gli esempi erano confusi.

هدى السعيد JO Studente verificato
★ 5 · 12 giugno 2026

Questo corso ha superato le mie aspettative! Gli esempi erano super rilevanti e hanno aiutato a solidificare i concetti.

Jana Dvořáková CZ Studente verificato
★ 5 · 9 giugno 2026

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

Juho Lepistö FI Studente verificato
★ 3 · 2 giugno 2026

Corso: Fantastic resource Translated by Ho imparato così tanto e gli esempi utilizzati sono stati molto utili per comprendere i concetti.

小林 明日香 JP Studente verificato
★ 4 · 30 maggio 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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