Questo corso sul Data Science con Python nasce per essere un percorso completo su come si evoluta l’analisi dati negli ultimi anni a partire dall’algebra e dalla statistica classiche. L’obiettivo 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 pi 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 pi 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.

Corsi Data Science
Corso: Machine Learning con Python: il Corso Pratico
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