Corso completo di Data Science e machine learning con Python

Da principiante a esperto nelle tecniche di Data Science con Python: machine learning, network neurali, text mining e…

What you'll learn

Ripasso delle basi di Python e delle sue strutture dati
Ambienti di programmazione per il Data Science
Importazione di dataset in Python
Creazione grafici ed esplorazione dataset
Manipolazione e gestione dataset
Preprocessing e pulizia dei dati per l'analisi
Teoria e algoritmi di machine learning, metodi supervisionati e non supervisionati
Teoria e algoritmi di machine learning
Valutazione e validazione di modelli
Pulizia e analisi testi
Metodi per la Sentiment Analysis


Requirements

Conoscenza base di Python

Description

Questo corso sul Data Science con Python nasce per essere un percorso completo su come si è evoluta l'analisi dati negli ultimi anni a partire dall'algebra e dalla statistica classiche. L'obiettivo è accompagnare uno studente che ha qualche base di Python in un percorso attraverso le varie anime del Data Science.

Cominceremo con un ripasso delle basi di Python, a partire dallo scaricamento e installazione, all'impostazione dell'ambiente di lavoro, passando per le strutture, la creazione di funzioni, l'uso degli operatori e di alcune funzioni importanti.

Passeremo poi a vedere come manipolare e gestire un dataset, estrarne dei casi oppure delle variabili, generare dei dataset casuali, calcolare delle misure statistiche di base, creare grafici con i pacchetti Matplotlib e Seaborn.

Nelle sezioni successive cominciamo a entrare nel cuore del Data Science con Python, a cominciare dal preprocessing: vediamo infatti come ripulire e normalizzare un dataset, e come gestire i dati mancanti.

La sezione successiva ci permette di cominciare a impostare dei modelli di machine learning con Python: vedremo tutti gli algoritmi più comuni, sia supervisionati che non supervisionati, come la regressione, semplice, multipla e logistica, il k-nearest neighbors, il Support Vector Machines, il Naive Bayes, gli alberi di decisione e il clustering.

Passeremo poi ai più comuni metodi ensemble, come il Random Forest, il Bagging e il Boosting, e all'analisi del linguaggio naturale e al suo utilizzo nel machine learning per la catalogazione dei testi.

Who this course is for:

Chi conosce già un po' di programmazione Python e vuole cominciare un percorso nel data science
Chi cerca un percorso completo per farsi un'idea delle tante anime del Data Science con Python