La specializzazione Data Science con Python e R offre un percorso formativo completo per acquisire competenze fondamentali nella programmazione in Python e nell'uso di R per la risoluzione di problemi nel campo della Data Science. Attraverso tre corsi, imparerai a manipolare e visualizzare dati in R utilizzando pacchetti come dplyr e ggplot2, a utilizzare Numpy e Pandas per la gestione dei dati in Python, e ad addestrare e utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn e PyTorch. Inoltre, sarai in grado di risolvere problemi di classificazione, object detection e segmentazione semantica con PyTorch. L'esame finale ti permetterà di sviluppare capacità critiche di lettura dei dati e valutare il lavoro dei tuoi colleghi in modo imparziale.
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La specializzazione si compone di tre corsi che coprono le basi della programmazione in Python, il machine learning e l'uso di R per la Data Science. Apprendi a manipolare e visualizzare dati utilizzando pacchetti e librerie come dplyr, ggplot2, Numpy, Pandas, scikit learn e PyTorch.
Il primo corso, Python: Istruzioni per l’uso, ti permetterà di acquisire competenze di base nella programmazione in Python. Imparerai i principi base della programmazione, la programmazione orientata agli oggetti e come gestire i file ed eccezioni. Inoltre, apprenderai come accedere a database e utilizzare moduli e package.
Il secondo corso, Machine Learning e Data Mining in R, si focalizza sull'importazione, manipolazione e visualizzazione dei dati in R utilizzando pacchetti come dplyr e ggplot2. Imparerai a riconoscere e risolvere problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato in R, nonché a comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep.
Il terzo corso, Python per la Data Science, ti fornirà le competenze necessarie per manipolare e visualizzare i dati in Python, utilizzando librerie molto diffuse. Imparerai anche a addestrare e utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn e a utilizzare i tool Keras e PyTorch per il deep learning.
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