Python for Machine Learning
Il corso inizia con un Deep Dive in Python per garantire che gli studenti abbiano le competenze necessarie.
Attraverso lezioni pratiche e laboratori, gli studenti impareranno ad utilizzare NumPy e Pandas per la gestione dei dati, eseguire analisi statistiche, e implementare algoritmi di classificazione, regressione e clustering con Scikit- Learn. Il corso include anche sessioni teoriche sull’Intelligenza Artificiale.
CODE: DSAI101
Category: Corso Intelligenza Artificiale
Metodologia didattica
Il corso prevede laboratori didattici in cui ogni studente potrà svolgere esercizi di formazione che forniranno esperienza pratica nell’uso dello strumento, per ognuno degli argomenti trattati durante il corso.
Prerequisiti
- Conoscenza di base della programmazione
- Familiarità con Linux
Di seguito è riportata una panoramica dei contenuti del corso:
- Deep Dive in Python
- NumPy
- Pandas
- Data Exploration and Pre-Processing in Python
- Regressione con Scikit-Learn
- Classificazione con Scikit-Learn
- Clustering con Scikit-Learn
Conoscenze in uscita:
- Comprensione delle potenzialità di Python.
- Utilizzare le variabili e performare calcoli in Python.
- Utilizzare le principali strutture di controllo e di loop in Python.
- Utilizzare le principali strutture di dati built-in di Python.
- Utilizzo di Python per calcoli statistici.
- Introduzione alla libreria di NumPy per svolgere calcoli in modo efficace e veloce.
- Introduzione alla libreria di Pandas per l’analisi e la raccolta di dati.
- Primi passi di Machine Learning con Python sfruttando la libreria Scikit- Learn.
- Nozioni basilari di Clustering con Scikit-Learn.
- Nozioni basilari di Regressione lineare con Scikit-Learn.
- Nozioni basilari di Classificazione con Scikit-Learn.
Durata – 1 giorno
Erogazione – in aula, in loco, da remoto
Requisiti PC e SW:
- Connessione a Internet
- Browser web, Google Chrome
- Zoom
Lingua
- Istruttore: Italiano
- Laboratori: Inglese
- Slides: Inglese
