Python per Machine Learning
Il corso in Programmazione Python per il machine learning è rivolto a tutti gli studenti che hanno una bassa conoscenza di programmazione e che aspirano ad intraprendere percorsi professionali più o meno tecnici, che spaziano da ruoli di Business Analyst / Data Analysts a quelli più tech-oriented come Data Scientist e Data Engineer.
Partendo dalle basi del Prompt dei Comandi (Terminal), vengono illustrate gradualmente le principali modalità di installazione di librerie e di set-up dell’Environment, che sono un requisito fondamentale a monte rispetto alla programmazione vera e propria. Dopo aver acquisito le competenze necessarie relative alla sintassi base di Python, vengono spiegati nel dettaglio i fondamenti dell’automazione: i cicli. Il corso si incentra poi su due filoni diversi – finalizzati ad introdurre da una parte metodi più avanzati di scrivere codice (OOP), dall’altra introducendo l’analisi dati attraverso le principali tecniche di manipolazione e trasformazione di dati in Python.
Con 50+ esercizi con soluzione distribuiti nelle diverse sezioni, il corso si chiude con un progetto finale che richiederà la padronanza a 360 gradi di tutti gli argomenti trattati in precedenza.
Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides.
Il percorso di apprendimento solitamente è intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finalenel quale verranno valutate le competenze acquisite durante il corso python machine learning.
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.
Panoramica del Corso
- Materiale per esercizi
- Introduzione
- Aspettative e best practices
Prompt dei Comandi ed Environment Setup
- Prompt dei Comandi part 1
- Prompt dei Comandi part 2
- Quiz
- Setup Environment
- Quiz
Introduzione a Python
- Python – sintassi di base
- Assegnazione di variabili
- Quiz
- Principali tipi di dati
- Principali strutture dati part 1
- Principali strutture dati part 2
- Principali strutture dati part 3
- Quiz
Istruzioni Condizionali
- Operatori logici ed istruzioni condizionali
- Quiz
Cicli: for e while
- Fondamento dell’automazione: iterazioni
- Quiz
- Istruzione For Each
- Cicli for utilizzando la funzione range() – Part 1
- Cicli for utilizzando la funzione range() – Part 2
- Esercizi cicli for Part 1
- Esercizi cicli for Part 2
- Cicli while
- Quiz
Funzioni in Python
- Definizione di funzioni e lambda expression
- Quiz
- Esercizi funzioni
- Funzioni ricorsive
Recap esercizi
- Recap esercizi Part 1
- Recap esercizi Part 2
- Recap esercizi Part 3
- Recap esercizi Part 4
Intro alla Programmazione ad Oggetti
- Oggetti e Classi in Python – Intro
- Attributi e metodi delle Classi
- Quiz
- Ereditarietá nelle classi
- Quiz
Analisi Dati in Python
- File in Input/Output in Python
- Manipolazione di dati – operazioni di base
- Quiz
- Indexing e Slicing dei Dataframes
- Quiz
- Applicare funzioni per trasformare DataFrames
- Intro alla visuallizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn
Progetto Finale
- Overview del progetto finale
- Soluzione Progetto – part 1
- Soluzione Progetto – part 2
- Soluzione Progetto – part 3
Descrizione Docenti
Federico Francone lavora come Data Scientist nel Research and Applied Science Team di Amazon.
Ha conseguito una laurea in Ingegneria Gestionale presso Sapienza Università di Roma, durante la quale ha acquisito conoscenze fondamentali in diverse tematiche tra cui Ricerca Operativa, Programmazione, Serie Storiche e Basi di Dati.
Si è avvicinato al mondo del Machine Learning durante la laurea Magistrale, vedendo in questo il punto di connessione tra tutti gli ambiti tecnici di cui sopra. Ha presentato il suo progetto di tesi nel 2018 in una conferenza di Big Data e ML applicati alla medicina di precisione, alla quale hanno partecipato l’Università di Harvard e Sapienza. Il lavoro è stato poi pubblicato, nel 2021, sulla rivista peer-reviewed Genes – MDPI (https://www.mdpi.com/2073-4425/12/11/1713/htm).
Scoperta questa passione, ha conseguito un Master di II livello in Data Science presso l’Università di Tor Vergata, dopo il quale ha lavorato come Data Scientist per importanti aziende come Enel e McKinsey & Company.
Da Giugno 2021 è docente di due corsi – Programmazione in Python e Machine Learning – nel Master in Data Science (CESMA) all’Università di Tor Vergata.
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Accesso Lifelong
