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Corso completo di Data Science e machine learning con Python

Da principiante a esperto nelle tecniche di Data Science con Python: machine learning, network neurali, text mining e...

4.17 / 5.0
6994 students17 hours 47 minutes

Created by Valentina Porcu, offered on Udemy

bestcourses score™

Student feedback

6.6/10

To make sure that we score courses properly, we pay a lot of attention to the reviews students leave on courses and how many students are taking a course in the first place. This course has a total of 6994 students which left 1476 reviews at an average rating of 4.17, which is average.

Course length

9/10

We analyze course length to see if courses cover all important aspects of a topic, taking into account how long the course is compared to the category average. This course has a length of 17 hours 47 minutes, which is pretty short. This might not be a bad thing, but we've found that longer courses are often more detailed & comprehensive. The average course length for this entire category is 7 hours 54 minutes.

Overall score

6.7/10

This course currently has a bestcourses score of 6.7/10, which makes it an average course. Overall, there are probably better courses available for this topic on our platform.

Description

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

What you will learn

  • Ripasso delle basi di Python e delle sue strutture dati
  • Ambienti di programmazione per il Data Science
  • Importazione di dataset in Python
  • Creazione grafici ed esplorazione dataset
  • Manipolazione e gestione dataset
  • Preprocessing e pulizia dei dati per l'analisi
  • Teoria e algoritmi di machine learning, metodi supervisionati e non supervisionati
  • Teoria e algoritmi di machine learning
  • Valutazione e validazione di modelli
  • Pulizia e analisi testi
  • Metodi per la Sentiment Analysis

Requirements

  • Conoscenza base di Python
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Available on

Udemy

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Frequently asked questions

  • Price: $94.99
  • Platform: Udemy
  • Language: Italian
  • 17 hours 47 minutes
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