Python per la Data Science

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Last updated on December 23, 2024 12:19 am

Learn Python for Data Science and explore the latest techniques in Machine Learning and Deep Learning. Manipulate and visualize data using NumPy, Pandas, and Matplotlib. Implement Artificial Neural Networks with scikit-learn and PyTorch. Dive into Convolutional Neural Networks for image classification and discover advanced case studies in semantic segmentation and object detection with Keras/PyTorch.

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Python per la Data Science è un corso cruciale per qualsiasi professionista che voglia analizzare grandi quantità di dati attraverso le più recenti tecniche di machine Learning e Deep learning.

Il core del corso è rappresentato dall’utilizzo dei notebook: una nuova forma di fruizione dei contenuti didattici in cui testo e teoria sono affiancati a numerosi codici eseguibili e modificabili. Il formato è visivamente simile ad un file PDF a cui si aggiunge l’interattività tipica dei prodotti software. Il risultato? Un corso fortemente interattivo a vocazione pratica in cui, codice dopo codice, si manipolano dati fino a giungere ad esempi avanzati di image processing.
Non ti resta altro da fare che iscriverti al Corso e metterti alla prova con “Python per la Data Science”: ti aspetto!
Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.

What you will learn

Data Manipulation e Visualization con Python

Questa settimana imparerai come usare NumPy, Pandas e Matplotlib per l’importazione, manipolazione e visualizzazione dei dati.

Artificial Neural Networks con Python

Vedrai come implementare le reti neurali feedforward in scikit-learn e come passare da queste al deep learning con PyTorch.

PyTorch per la classificazione di immagini

Questa settimana entriamo nel dettaglio delle convolutional neural networks, focalizzandoci sugli aspetti di transfer knowledge.

Oltre la classificazione: segmentazione semantica e object detection con Keras/PyTorch

Toccherai con mano due casi studio avanzati che riguardano la segmentazione semantica e l’object detection.

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