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Machine Learning and Data Science in Python: the Complete Course

Machine Learning and Data Science in Python: the Complete Course

Machine Learning and Data Science in Python: the Complete Course Learn to create Machine Learning algorithms with Python and Scikit-learn - Regression, Classification, Clustering

Best seller

What you'll learn

  • Padroneggiare il machine learning con Python
  • Analisi di un dataset per estrapolare informazioni utili
  • Funzionamento dei modelli di machine learning più diffusi
  • Utilizzare il machine learning su problemi reali
  • Differenza tra modelli supervisionati e non supervisionati
  • Scegliere ed ottimizzare un modello di machine learning
  • Eseguire predizioni e classificazioni partendo dai dati
  • Eseguire clustering per raggruppare automaticamente dati simili
  • Imparare ad utilizzare Pandas e Scikit-learn
  • Lavorare con iPython e Jupyter Notebook

Requirements

  • High school math basics
  • Knowing any programming language can help, but it is not essential as the course contains a section with all the necessary prerequisites

Description

Take a step into the future: AI, Machine Learning and Data Science.

Do you know what the success of the biggest giants of the web like Google, Amazon and Facebook have in common?

The use they made of machine learning.

  • Machine learning is the branch of artificial intelligence that aims to teach computers to learn independently, without being explicitly programmed.
  • Machine learning is nothing new, but it only came under the spotlight with the new millennium, for two reasons:
  • The huge amount of data available on the web today.
  • The advancement of technology and the increasing increase in computing power.
  • These two factors, combined with its countless commercial applications, are contributing to the dizzying growth of machine learning that is pulling the entire field of artificial intelligence with it.
  • In this hands-on course you will learn how machine learning works and how to use it in a practical way, using the Python language and popular libraries such as Scikit-learn, Pandas and PyPlot.

Do you want to change your career?

  • The machine learning expert is the profession of the future and Linkedin confirms this; according to their recent research, the Machine Learning Engineer is the new figure most sought after by companies with a growth rate of almost 1000% in the last 5 years and is immediately followed by the Data Scientist.
  • By completing this course, you will have gained the practical experience and theoretical insights needed to launch your career in both of these two new professions.

Vuoi fondare la tua startup nel campo dell'AI ?

  • Il valore totale del mercato dell'intelligenza artificiale nel 2016 era di 1.3 miliardi di dollari; secondo una ricerca di un'importante società di analisi americana il suo valore per il 2025 potrebbe superare il 60 miliardi.

L'AI è la next big thing e il machine learning ne è il cuore pulsante.

  • Seguendo questo corso otterrai una visione generale del machine learning e come questo si lega all'intelligenza artificiale e potrai utilizzare queste tue nuove conoscenze per dare vita al tuo business.

A chi è rivolto questo corso ?

Questo corso fa per te se:

  • Vuoi imparare le principali tecniche del machine learning e metterle in pratica da subito, sapendo cosa avviene sotto ogni algoritmo ma senza perderti in matematicismi eccessivi.

Questo corso non fa per te se:

  • Hai studiato tanta matematica e vuoi continuare a vederne tanta, sei più per la teoria che per la pratica, ami i formalismi e preferisci apprendere da chi ha almeno il doppio dei tuoi anni.

Non sai (ancora) programmare e non conosci il linguaggio Python ? 

  • Non preoccuparti, ti insegneremo tutto noi durante il corso senza dare nulla per scontato ! L'unica cosa di cui hai bisogno per affrontare questo corso è qualche base di matematica da scuola superiore.

I contenuti del corso

  • Inizieremo il corso esplorando in breve il vasto campo dell'intelligenza artificiale, come il machine learning si inserisce al suo interno e come quest'ultimo è legato al data science. Costruiremo insieme il tuo ambiente di lavoro, in base alle tue personali esigenze e preferenze.
  • Subito dopo cominceremo a sporcarci le mani lavorando sul nostro primo dataset. Vedremo insieme le principali tecniche di data preprocessing e feature engineering, ovvero come ottimizzare e manipolare un dataset per renderlo un buon input per un algoritmo di machine learning.
  • Dopo aver appreso come lavorare con un dataset potremo iniziare a parlare di machine learning.

Ti saranno presentati i due principali tipi di apprendimento:

  • Apprendimento supervisionato.
  • Apprendimento non supervisionato

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