"*" indica i campi obbligatori
Corso Data Scientist e Machine Learning con AI
Il Corso Data Scientist e Machine Learning con AI certificato ti offre una formazione completa e pratica. Imparerai a utilizzare Python e sviluppare modelli di machine learning
Corsi in Aula
+90 Laboratori Informatici in tutta Italia
Corsi in Video conferenza
Lezioni Online disponibili dalle 8:00 alle 23:00; anche organizzate su turni
Corsi on-site
Direttamente presso le sedi dei clienti corporate
Ore di formazione
Personalizzate per ogni allievo in base al livello di partenza
Ore di laboratorio
oltre il 50% del corso
Piattaforma e-learning di supporto al corso
7 giorni su 7 & 24 ore al giorno
Certificato
Si, numerato e tracciabile con le certificazioni del nostro Ente di formazione
Contattaci Gratuitamente
per maggiori informazioni
"*" indica i campi obbligatori
Partner per
l'Inserimento Professionale
Partner per il
Tirocinio Curriculare
Certificazioni
Partecipando al nostro corso Data Scientist e ML con AI riceverai il certificato di frequenza numerato e personale, tracciabile sul nostro sito web. La nostra formazione è certificata ente ISO 9001:2015 EA37, riconosciuta in tutta Europa come formazione professionale di qualità.
Obiettivo lavoro del Corso Data Scientist e Machine Learning con AI certificato
Il corso Data Scientist e Machine Learning con AI mira a fornire una conoscenza completa e pratica delle competenze necessarie per intraprendere progetti di Data Science e Machine Learning utilizzando Python e librerie open source. Gli studenti acquisiranno competenze fondamentali nel linguaggio Python, comprese le basi della programmazione orientata agli oggetti (OOP), e approfondiranno le basi teorico-matematiche della scienza dei dati.
Modalità di Erogazione del Corso Data Scientist con AI
Corso Online
Attraverso la nostra piattaforma di formazione, il nostro Corso Data Scientist con AI online ti offre lezioni professionali in tempo reale. Avrai la possibilità di connetterti con i nostri docenti come se fossi presente in aula. Durante queste lezioni, sia gli studenti che i docenti interagiscono tra loro in modo diretto, senza utilizzare registrazioni predefinite.
Corso On-Site
Il corso Corso Data Scientist con AI On-site è progettato per soddisfare le necessità di aziende e professionisti che desiderano una formazione personalizzata per il proprio team. Offriamo la possibilità di avere un docente dedicato che si sposta presso la sede dell’azienda, questo approccio garantisce un’esperienza di apprendimento efficace e mirata.
Corso Data Scientist con AI online
Attraverso la nostra piattaforma di formazione, il nostro Corso Data Scientist con AI online ti offre lezioni professionali in tempo reale. Avrai la possibilità di connetterti con i nostri docenti come se fossi presente in aula. Durante queste lezioni, sia gli studenti che i docenti interagiscono tra loro in modo diretto, senza utilizzare registrazioni predefinite.
Corso Data Scientist con AI on-site
Il corso Corso Data Scientist con AI On-site è progettato per soddisfare le necessità di aziende e professionisti che desiderano una formazione personalizzata per il proprio team. Offriamo la possibilità di avere un docente dedicato che si sposta presso la sede dell’azienda, questo approccio garantisce un’esperienza di apprendimento efficace e mirata.
Descrizione del Corso Data Scientist con AI
Il nostro corso di Data Science e Machine Learning con AI è perfetto per chi vuole imparare di più sui big data e sul machine learning engineer in modo pratico e approfondito, usando Pythone le sue librerie gratuite il tutto guidato dall’ apprendimento automatico
Durante il corso professionale, gli studenti saranno immersi in una varietà di argomenti, partendo dai fondamenti del linguaggio Python e della programmazione orientata agli oggetti, per poi esplorare le basi teorico-matematiche della scienza dei dati e approfondire le pratiche di machine learning utilizzando Scikit-learn e Keras.
Il Corso Data Scientist e Machine Learning con AI si concentra poi sull’applicazione pratica delle tecniche di machine learning utilizzando la libreria Scikit-learn, coprendo argomenti come la visualizzazione ed esplorazione dei dati, il machine learning supervisionato e non supervisionato, l’ottimizzazione degli iperparametri e la valutazione delle prestazioni del modello. Viene introdotto il concetto di deep learning utilizzando Keras, con un focus sulle reti neurali convoluzionali e ricorrenti, insieme al monitoraggio dell’addestramento utilizzando TensorBoard.
Infine, il corso di formazione affronta anche l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), introducendo gli studenti alle attività di NLP utilizzando librerie come NLTK, spaCy e TextBlob. Gli argomenti trattati includono tokenizzazione, analisi del sentiment, stemming, controllo ortografico e molto altro.
il Corso Data Scientist e Machine Learning con AI online fornisce agli studenti una base solida e pratica per intraprendere progetti di data science e machine learning utilizzando Python e librerie open source, preparandoli per affrontare sfide reali nel mondo professionale.
Parlano di Noi
Dettagli sul Corso Data Scientist con AI
requisiti
Non sono necessarie particolari competenze per poter frequentare il corso ma avere delle basi di linguaggi di programmazione è preferibile anche se non indispensabile.
sbocchi lavorativi
I professionisti che si occupano di Data Science, Machine Learning e Intelligenza Artificiale (AI) hanno una vasta gamma di sbocchi lavorativi in diversi settori e industrie. Alcuni dei principali sbocchi lavorativi includono:
- Industria tecnologica: Aziende di tecnologia come Google, Microsoft, Amazon, Facebook e altre spesso assumono esperti di data science e machine learning per sviluppare algoritmi avanzati, migliorare i servizi basati sull’AI e risolvere problemi complessi legati ai dati.
- Settore finanziario: Banche, istituti di credito, società di investimento e altre istituzioni finanziarie utilizzano data science e machine learning per il risk management, il trading algoritmico, la gestione delle frodi, il credit scoring e altri scopi finanziari.
- Sanità: Nell’ambito sanitario, i professionisti di data science e machine learning lavorano su progetti di analisi dei dati clinici, diagnostica medica, previsione delle epidemie, ricerca farmaceutica e personalizzazione dei trattamenti.
- Commercio al dettaglio e marketing: Le aziende nel settore del commercio al dettaglio utilizzano data science e machine learning per ottimizzare la catena di approvvigionamento, prevedere la domanda dei clienti, personalizzare le raccomandazioni di prodotti e migliorare la user experience sui siti web e nelle app.
- Produzione e logistica: Le aziende manifatturiere utilizzano data science e machine learning per ottimizzare la produzione, ridurre i costi, migliorare la manutenzione predittiva degli impianti e gestire in modo più efficiente la catena di approvvigionamento e la logistica.
- Settore dei trasporti: Nell’ambito dei trasporti, i professionisti di data science e machine learning lavorano su progetti di ottimizzazione dei percorsi, pianificazione del traffico, manutenzione dei veicoli e sviluppo di sistemi di guida autonoma.
- Governo e settore pubblico: Le agenzie governative utilizzano data science e machine learning per analizzare i dati pubblici, migliorare i servizi ai cittadini, prevenire la criminalità, ottimizzare i trasporti pubblici e molto altro.
Questi sono solo alcuni esempi dei molteplici sbocchi nel mondo del lavoro disponibili per i professionisti di Data Science e Machine Learning. Con il continuo sviluppo delle tecnologie e l’espansione dell’uso dei dati in vari settori, la domanda di esperti in queste discipline è destinata a crescere ulteriormente.
sbocchi lavorativi
I professionisti che si occupano di Data Science, Machine Learning e Intelligenza Artificiale (AI) hanno una vasta gamma di sbocchi lavorativi in diversi settori e industrie. Alcuni dei principali sbocchi lavorativi includono:
- Industria tecnologica: Aziende di tecnologia come Google, Microsoft, Amazon, Facebook e altre spesso assumono esperti di data science e machine learning per sviluppare algoritmi avanzati, migliorare i servizi basati sull’AI e risolvere problemi complessi legati ai dati.
- Settore finanziario: Banche, istituti di credito, società di investimento e altre istituzioni finanziarie utilizzano data science e machine learning per il risk management, il trading algoritmico, la gestione delle frodi, il credit scoring e altri scopi finanziari.
- Sanità: Nell’ambito sanitario, i professionisti di data science e machine learning lavorano su progetti di analisi dei dati clinici, diagnostica medica, previsione delle epidemie, ricerca farmaceutica e personalizzazione dei trattamenti.
- Commercio al dettaglio e marketing: Le aziende nel settore del commercio al dettaglio utilizzano data science e machine learning per ottimizzare la catena di approvvigionamento, prevedere la domanda dei clienti, personalizzare le raccomandazioni di prodotti e migliorare la user experience sui siti web e nelle app.
- Produzione e logistica: Le aziende manifatturiere utilizzano data science e machine learning per ottimizzare la produzione, ridurre i costi, migliorare la manutenzione predittiva degli impianti e gestire in modo più efficiente la catena di approvvigionamento e la logistica.
- Settore dei trasporti: Nell’ambito dei trasporti, i professionisti di data science e machine learning lavorano su progetti di ottimizzazione dei percorsi, pianificazione del traffico, manutenzione dei veicoli e sviluppo di sistemi di guida autonoma.
- Governo e settore pubblico: Le agenzie governative utilizzano data science e machine learning per analizzare i dati pubblici, migliorare i servizi ai cittadini, prevenire la criminalità, ottimizzare i trasporti pubblici e molto altro.
Questi sono solo alcuni esempi dei molteplici sbocchi nel mondo del lavoro disponibili per i professionisti di Data Science e Machine Learning. Con il continuo sviluppo delle tecnologie e l’espansione dell’uso dei dati in vari settori, la domanda di esperti in queste discipline è destinata a crescere ulteriormente.
Contattaci Gratuitamente per maggiori informazioni
Scopri la data del prossimo Corso Data Scientist con AI, il costo del corso e le modalità di svolgimento… compila i campi di fianco, un nostro consulente ti richiamerà al più presto!
"*" indica i campi obbligatori
requisiti
Non sono necessarie particolari competenze per poter frequentare il corso ma avere delle basi di linguaggi di programmazione è preferibile anche se non indispensabile.
Programma Corso Data Scientist con AI
Introduzione a Python e OOP
- Fondamenti del linguaggio Python
- Tipi complessi: liste, tuple, dizionari, insiemi
- Classi e programmazione orientata agli oggetti (OOP)
Data Science Basi Teorico/Matematiche
- Introduzione alla Data Science
- Tipi di dato e i 5 passi della scienza dei dati
- Conoscenze matematiche di base e avanzate
- Calcolo della probabilità e statistica (base e avanzata)
- Comunicazione efficace dei dati
Machine Learning con Scikit-learn
- Utilizzo di Scikit-learn per studi di machine learning
- Visualizzazione ed esplorazione dei dati con Seaborn e Matplotlib
- Machine learning supervisionato con K-Nearest Neighbors e regressione lineare
- Classificazione multiclasse e suddivisione del dataset
- Ottimizzazione degli iperparametri con convalida incrociata
- Misurazione delle prestazioni del modello e matrice di confusione
- Regressione lineare multipla e tecniche di riduzione dimensionale (PCA, t-SNE)
- Machine learning non supervisionato con K-Means clustering
Deep Learning con Keras
- Concetti di reti neurali e deep learning
- Creazione di reti neurali con Keras
- Livelli di Keras, funzioni di attivazione, funzioni costo e ottimizzatori
- Utilizzo di reti neurali convoluzionali e reti neurali ricorrenti con Keras
- Monitoraggio dell’addestramento con TensorBoard
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
- Attività di NLP con TextBlob, NLTK, Textatistic e spaCy
- Tokenizzazione, tagging delle parti del discorso, analisi del sentiment
- Stemming e lemmatizzazione
- Controllo ortografico e correzione, definizioni, sinonimi e contrari
- Rimozione delle stop words, creazione di nuvole di parole
- Determinazione della leggibilità del testo con Textatistic
- Riconoscimento di entità denominate e rilevamento delle somiglianze con spaCy
Domande Frequenti
COSA FA E DI COSA SI OCCUPA IL DATA SCIENTIST E MACHINE LEARNING CON AI?
I professionisti che si occupano di Data Science, Machine Learning e artificial intelligence (AI) svolgono una serie di compiti e responsabilità che possono variare a seconda del contesto aziendale e del progetto specifico. Tuttavia, ci sono alcune attività comuni associate a queste professioni:
- Analisi dei dati: I data scientist esaminano i dati per identificare modelli, tendenze e relazioni che possono essere utili per l’azienda o il progetto su cui stanno lavorando. Utilizzano strumenti statistici, di visualizzazione e analitici per comprendere i dati.
- Preparazione dei dati: Gran parte del tempo di un data scientist viene speso nella preparazione dei dati. Questo include l’elaborazione, la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in un formato utilizzabile per l’analisi e l’addestramento dei modelli di machine learning.
- Sviluppo e addestramento dei modelli di machine learning: I professionisti di Data Science e Machine Learning creano modelli predittivi e analitici utilizzando algoritmi di machine learning e tecniche di intelligenza artificiale. Questi modelli vengono addestrati utilizzando dati storici per fare previsioni o per classificare nuovi dati.
- Valutazione e ottimizzazione dei modelli: Dopo aver addestrato i modelli, i data scientist devono valutarne le prestazioni utilizzando metriche appropriate. Possono quindi ottimizzare i modelli regolando i parametri o esplorando diverse tecniche di machine learning.
- Implementazione dei modelli: Una volta che i modelli sono stati addestrati e validati, vengono implementati in ambienti di produzione o integrati in sistemi esistenti per fare previsioni o automatizzare decisioni.
- Monitoraggio e manutenzione dei modelli: I data scientist sono responsabili del monitoraggio delle prestazioni dei modelli in produzione e dell’aggiornamento o della manutenzione periodica per garantire che continuino a funzionare in modo accurato ed efficace nel tempo.
- Comunicazione dei risultati: È importante che i data scientist siano in grado di comunicare i risultati delle loro analisi e dei modelli sviluppati in modo chiaro e comprensibile a persone non tecniche, come dirigenti aziendali o clienti.
I professionisti di Data Science e Machine Learning lavorano per estrarre valore dai dati utilizzando algoritmi e tecniche avanzate per risolvere problemi complessi e guidare decisioni aziendali informate.
Testimonianze sul Corso Data Scientist con AI
“Eccezionale! Il Corso Data Scientist con AI ha superato tutte le mie aspettative. Grazie a questo programma, ho acquisito competenze nel campo della data science e imparato a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo efficace. Lo staff sempre disponibile, gentile. Consiglio vivamente questo corso a chiunque voglia avere successo nel settore.”
C.Caputo