Cosa è il Machine Learning?

Corso Machine LearningIl MACHINE LEARNING è una delle tecnologie più promettenti del momento. Essa è protagonista non solo dei più recenti successi di multinazionali come Google, Amazon e Facebook, ma anche della rivoluzione digitale portata avanti da startup innovative e piccole e medie imprese.
Nel MACHINE LEARNING si incontrano programmazione, statistica e scienza dei dati, e l’esperto di MACHINE LEARNING è una delle professioni del futuro: secondo una recente ricerca il Machine Learning Engineer è la nuova figura più ricercata dalle aziende con un tasso di crescita di quasi il 1000% negli ultimi 5 anni.

Obiettivi del Corso Machine Learning

L’obiettivo del corso Machine Learning è accompagnare l’allievo, che deve avere una base di Python, in un percorso attraverso le varie anime e i vari aspetti di questo nuovo ambito tecnologico. La grande richiesta di esperti nel settore pone un obiettivo molto alto ma raggiungibile con l’impegno.

Certificazioni

Il  Corso di Machine Learning, al termine della formazione completata con profitto, rilascia un attestato numerato e personale, tracciabile attraverso il sito Web con certificazione ente ISO 9001:2015 EA37 per la formazione professionale valida in tutta Europa.

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Modalità di erogazione

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Descrizione del Corso Machine Learning

Il corso Machine Learning è studiato appositamente per partire dalle basi di data science e machine learning ed è dedicato a tutti coloro che desiderano acquisirne i concetti e imparare ad utilizzare gli strumenti tecnologici più diffusi a supporto di questa nuova disciplina.
Si inizierà dall’impostazione dell’ambiente di lavoro con Python, passando per le strutture dati necessarie, la creazione di funzioni attraverso l’uso di operatori e di importanti funzioni già definite, per poi 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 fino a entrare nel cuore del Data Science con Python, vedendo come ripulire e normalizzare un dataset e come gestire i dati mancanti.

Si vedrà poi come impostare dei modelli di Machine Learning con Python, affrontando 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, il clustering, il K-Means …
Vedremo alcuni aspetti dell’analisi e interpretazione del linguaggio Naturale con la Sentiment Analysis. Inoltre, getteremo anche le basi per imparare i concetti principali relativi delle reti neurali feedforward, con backpropagation e reti convoluzionali.

DETTAGLI SUL Corso Machine Learning

Requisiti

Per partecipare al corso Machine Learning bisogna essere a conoscenza di Python, qualora non si avesse nessuna competenza è possibile aggiungere il nostro corso di base di Python (24 ore) per poter completare la propria figura professionale.

Sbocchi lavorativi

Come detto questo è il settore in maggiore espansione. La maggior parte dei programmatori oggi viene valutata attraverso queste nuove competenze. Le grandi aziende sono alla ricerca di questa competenza nevralgica in tutti i settori commerciale, sanitari, scientifici ecc… Basta visionare le offerte di lavoro per avere un’idea di quanto sta succedendo.

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Lezione di Prova Gratuita

Programma del Corso Machine Learning

  • INTRODUZIONE al Data Science.
  • AMBIENTI DI PROGRAMMAZIONE PER IL DATA MINING IN PYTHON con particolare riferimento ad Anaconda, Jupyter e PyQt Console
  • CONCETTI INTRODUTTIVI SU PYTHON
  • PANORAMICA SUL LINGUAGGIO con particolare attenzione alla programmazione ad oggetti, al concetto di classe, ai tipi di dati definiti dal linguaggio, al concetto di operatore, al concetto di funzione e di espressione lambda e infine alla gestione degli errori e delle eccezioni.
  • IL CONCETTO DI DATASET e come si utilizzano in particolare attraverso le funzioni presenti nelle librerie Pandas e Numpy. Vedremo come si creano, si importano, si manipolano DataSet e come si preparano i dati per un’analisi (pulizia e normalizzazione). Vedremo alcuni concetti base di statistica. Vedremo come si definiscono variabili categoriche e come si introducono variabili dummy. Vedremo come si possono creare grafici con MatplotLib e come sia possibile esplorare DataSet con Seaborn.
  • MACHINE LEARNING CON PYTHON. Vedremo tutte le fasi del machine learning, i tipi di algoritmi (supervisionati, non supervisionati, semi supervisionati). Tra questi approfondiremo gli algoritmi di regressione lineare semplice, multipla e logistica, gli algoritmi KNN (K-Nearest-Neighbors), l’algoritmo SVM (Super Vector Machine), gli Alberi Decisionali. Affronteremo alcuni concetti di calcolo della probabilità. Vedremo il modello Naive Bayse, il clustering e il clustering gerarchico, l’algoritmo K-Means e l’analisi delle associazioni
  • APPRENDIMENTO ENSAMBLE o apprendimento di insieme. Si tratta di una serie di metodi d’insieme che usano modelli multipli per ottenere una miglior prestazione predittiva come Bagging, Boosting, Random Forest, XGBoost e tecniche per la riduzione della dimensionalità
  • NATURAL LANGUAGE PROCESSING: metodi, trattamento e pulizia dei testi, espressioni regolari, tipi di strutture per l’analisi (indicizzazione, indici invertiti, dizionari, alberi di ricerca).
  • SENTIMENT ANALYSIS, ovvero elaborazione del linguaggio naturale per costruire sistemi per l’identificazione ed estrazione di opinioni dal testo.
  • DEEP LEARNING: reti neuronali, inquadramento, storia, tipologia. Il Perceptrone. Addestramento della rete. Reti FeedForward, Deep Neural Networks, l’algoritmo di backpropagation, Keras, Computer Vision e CNN.