Introduzione all'apprendimento automatico e all'analisi dei dati

Le competenze di scienza dei dati e apprendimento automatico sono essenziali per il processo decisionale nel mondo moderno.Questo corso fornisce una base solida e pratica sia nell'analisi dei dati che nella modellazione predittiva. Alla fine di questo corso, comprenderai l'intero flusso di lavoro dei dati, dalla raccolta e pulizia dei dati grezzi alla formazione, valutazione e interpretazione di semplici modelli di apprendimento automatico.Sarai pronto ad affrontare problemi di dati reali e continuare il tuo percorso di apprentimento in domini ML specializzati. Cosa imparerai: * Comprendere la terminologia fondamentale e il ciclo di vita di un progetto di scienza dei dati, dalla definizione del problema alla distribuzione. * Applicare tecniche essenziali per la pulizia, la trasformazione e l'analisi esplorativa dei dati (EDA). * Praticare l'implementazione di algoritmi di apprendimento supervisionati di base, tra cui regressione lineare e modelli di classificazione di base. * Master metodi per valutare le prestazioni del modello, interpretare le metriche chiave e comprendere le insidie comuni come l'overfitting. * Configurare un ambiente di base per la gestione e la manipolazione dei dati utilizzando moderne librerie open source e strutture dati. Il corso inizia con concetti statistici fondamentali e metodi di preparazione dei dati, progredendo sistematicamente nella teoria e nell'applicazione pratica della modellazione predittiva, concludendo con la convalida e l'interpretazione del modello.Questo corso è progettato per principianti assoluti senza esperienza precedente in apprendimento automatico o statistiche avanzate. Tutti i concetti sono spiegati in modo chiaro attraverso esempi scritti ed esercizi.Inizia a costruire il tuo kit di strumenti di data science essenziale oggi.