Corso Data Scientist e Machine Learning con AI

Obiettivo lavoro del Corso Data Scientist e Machine Learning con AI certificato

Il corso Data Scientist e Machine Learning con AI mira a fornire una conoscenza completa e pratica delle competenze necessarie per intraprendere progetti di Data Science e Machine Learning utilizzando Python e librerie open source. Gli studenti acquisiranno competenze fondamentali nel linguaggio Python, comprese le basi della programmazione orientata agli oggetti (OOP), e approfondiranno le basi teorico-matematiche della scienza dei dati.


Descrizione del Corso Data Scientist con AI

Il nostro corso di Data Science e Machine Learning con AI è perfetto per chi vuole imparare di più sui big data e sul machine learning engineer in modo pratico e approfondito, usando Pythone le sue librerie gratuite il tutto guidato dall' apprendimento automatico

Durante il corso professionale, gli studenti saranno immersi in una varietà di argomenti, partendo dai fondamenti del linguaggio Python e della programmazione orientata agli oggetti, per poi esplorare le basi teorico-matematiche della scienza dei dati e approfondire le pratiche di machine learning utilizzando Scikit-learn e Keras.

Il Corso Data Scientist e Machine Learning con AI si concentra poi sull'applicazione pratica delle tecniche di machine learning utilizzando la libreria Scikit-learn, coprendo argomenti come la visualizzazione ed esplorazione dei dati, il machine learning supervisionato e non supervisionato, l'ottimizzazione degli iperparametri e la valutazione delle prestazioni del modello. Viene introdotto il concetto di deep learning utilizzando Keras, con un focus sulle reti neurali convoluzionali e ricorrenti, insieme al monitoraggio dell'addestramento utilizzando TensorBoard.

Infine, il corso di formazione affronta anche l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), introducendo gli studenti alle attività di NLP utilizzando librerie come NLTK, spaCy e TextBlob. Gli argomenti trattati includono tokenizzazione, analisi del sentiment, stemming, controllo ortografico e molto altro.

il Corso Data Scientist e Machine Learning con AI online fornisce agli studenti una base solida e pratica per intraprendere progetti di data science e machine learning utilizzando Python e librerie open source, preparandoli per affrontare sfide reali nel mondo professionale.


SBOCCHI LAVORATIVI

I professionisti che si occupano di Data Science, Machine Learning e Intelligenza Artificiale (AI) hanno una vasta gamma di sbocchi lavorativi in diversi settori e industrie. Alcuni dei principali sbocchi lavorativi includono:

Industria tecnologica: Aziende di tecnologia come Google, Microsoft, Amazon, Facebook e altre spesso assumono esperti di data science e machine learning per sviluppare algoritmi avanzati, migliorare i servizi basati sull'AI e risolvere problemi complessi legati ai dati.

Settore finanziario: Banche, istituti di credito, società di investimento e altre istituzioni finanziarie utilizzano data science e machine learning per il risk management, il trading algoritmico, la gestione delle frodi, il credit scoring e altri scopi finanziari.

Sanità: Nell'ambito sanitario, i professionisti di data science e machine learning lavorano su progetti di analisi dei dati clinici, diagnostica medica, previsione delle epidemie, ricerca farmaceutica e personalizzazione dei trattamenti.

Commercio al dettaglio e marketing: Le aziende nel settore del commercio al dettaglio utilizzano data science e machine learning per ottimizzare la catena di approvvigionamento, prevedere la domanda dei clienti, personalizzare le raccomandazioni di prodotti e migliorare la user experience sui siti web e nelle app.

Produzione e logistica: Le aziende manifatturiere utilizzano data science e machine learning per ottimizzare la produzione, ridurre i costi, migliorare la manutenzione predittiva degli impianti e gestire in modo più efficiente la catena di approvvigionamento e la logistica.

Settore dei trasporti: Nell'ambito dei trasporti, i professionisti di data science e machine learning lavorano su progetti di ottimizzazione dei percorsi, pianificazione del traffico, manutenzione dei veicoli e sviluppo di sistemi di guida autonoma.

Governo e settore pubblico: Le agenzie governative utilizzano data science e machine learning per analizzare i dati pubblici, migliorare i servizi ai cittadini, prevenire la criminalità, ottimizzare i trasporti pubblici e molto altro.

Questi sono solo alcuni esempi dei molteplici sbocchi nel mondo del lavoro disponibili per i professionisti di Data Science e Machine Learning. Con il continuo sviluppo delle tecnologie e l'espansione dell'uso dei dati in vari settori, la domanda di esperti in queste discipline è destinata a crescere ulteriormente.


COSA FA E DI COSA SI OCCUPA IL DATA SCIENTIST E MACHINE LEARNING CON AI?

I professionisti che si occupano di Data Science, Machine Learning e artificial intelligence (AI) svolgono una serie di compiti e responsabilità che possono variare a seconda del contesto aziendale e del progetto specifico. Tuttavia, ci sono alcune attività comuni associate a queste professioni:

Analisi dei dati: I data scientist esaminano i dati per identificare modelli, tendenze e relazioni che possono essere utili per l'azienda o il progetto su cui stanno lavorando. Utilizzano strumenti statistici, di visualizzazione e analitici per comprendere i dati.

Preparazione dei dati: Gran parte del tempo di un data scientist viene speso nella preparazione dei dati. Questo include l'elaborazione, la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in un formato utilizzabile per l'analisi e l'addestramento dei modelli di machine learning.

Sviluppo e addestramento dei modelli di machine learning: I professionisti di Data Science e Machine Learning creano modelli predittivi e analitici utilizzando algoritmi di machine learning e tecniche di intelligenza artificiale. Questi modelli vengono addestrati utilizzando dati storici per fare previsioni o per classificare nuovi dati.

Valutazione e ottimizzazione dei modelli: Dopo aver addestrato i modelli, i data scientist devono valutarne le prestazioni utilizzando metriche appropriate. Possono quindi ottimizzare i modelli regolando i parametri o esplorando diverse tecniche di machine learning.

Implementazione dei modelli: Una volta che i modelli sono stati addestrati e validati, vengono implementati in ambienti di produzione o integrati in sistemi esistenti per fare previsioni o automatizzare decisioni.

Monitoraggio e manutenzione dei modelli: I data scientist sono responsabili del monitoraggio delle prestazioni dei modelli in produzione e dell'aggiornamento o della manutenzione periodica per garantire che continuino a funzionare in modo accurato ed efficace nel tempo.

Comunicazione dei risultati: È importante che i data scientist siano in grado di comunicare i risultati delle loro analisi e dei modelli sviluppati in modo chiaro e comprensibile a persone non tecniche, come dirigenti aziendali o clienti.

I professionisti di Data Science e Machine Learning lavorano per estrarre valore dai dati utilizzando algoritmi e tecniche avanzate per risolvere problemi complessi e guidare decisioni aziendali informate.

Programma Corso Data Scientist con AI

Introduzione a Python e OOP

Fondamenti del linguaggio Python
Tipi complessi: liste, tuple, dizionari, insiemi
Classi e programmazione orientata agli oggetti (OOP)
Data Science Basi Teorico/Matematiche


Introduzione alla Data Science

Tipi di dato e i 5 passi della scienza dei dati
Conoscenze matematiche di base e avanzate
Calcolo della probabilità e statistica (base e avanzata)
Comunicazione efficace dei dati


Machine Learning con Scikit-learn

Utilizzo di Scikit-learn per studi di machine learning
Visualizzazione ed esplorazione dei dati con Seaborn e Matplotlib
Machine learning supervisionato con K-Nearest Neighbors e regressione lineare
Classificazione multiclasse e suddivisione del dataset
Ottimizzazione degli iperparametri con convalida incrociata
Misurazione delle prestazioni del modello e matrice di confusione
Regressione lineare multipla e tecniche di riduzione dimensionale (PCA, t-SNE)
Machine learning non supervisionato con K-Means clustering


Deep Learning con Keras

Concetti di reti neurali e deep learning
Creazione di reti neurali con Keras
Livelli di Keras, funzioni di attivazione, funzioni costo e ottimizzatori
Utilizzo di reti neurali convoluzionali e reti neurali ricorrenti con Keras
Monitoraggio dell'addestramento con TensorBoard


Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

Attività di NLP con TextBlob, NLTK, Textatistic e spaCy
Tokenizzazione, tagging delle parti del discorso, analisi del sentiment
Stemming e lemmatizzazione
Controllo ortografico e correzione, definizioni, sinonimi e contrari
Rimozione delle stop words, creazione di nuvole di parole
Determinazione della leggibilità del testo con Textatistic
Riconoscimento di entità denominate e rilevamento delle somiglianze con spaCy