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Corso machine learning

Corso Machine Learning

il Corso Machine Learning certificato Coding Apprentice e Coding Specialist, in aula o online, ti permette di diventare un esperto in intelligenza artificiale con Python (A.I.)

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Attestato di Eccellenza MAC Formazione

Attestato di
Eccellenza

Ente Certificato ISO per la
Formazione Professionale

Ente Accreditato MAC Formazione

Ente di Formazione
Accreditato dalla Regione

Certificazione Python Coding Apprentice PCA

Corso Certificato Coding
Apprentice e Specialist

Certificazioni Corso Machine Learning

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

Inoltre, è possibile sostenere anche l’esame di certificazione Python Coding Apprentice Certification (PCA) e Certificato Python Coding Specialist Certification (PCS).

Obiettivo Lavoro del Corso Machine Learning

L’obiettivo del corso Machine Learning certificato, in aula o online, 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.

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Cosa è il Machine Learning?

Il 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.

Modalità di Erogazione del Corso Machine Learning

Corso Machine Learning in Aula

Disponiamo di aule didattiche in oltre 90 capoluoghi di provincia attraverso nostri partner. E’ possibile scegliere tra circa 100 corsi di formazione che prediligono la pratica alla teoria.

Corso Machine Learning in FaD

Lezioni in diretta con docenti qualificati attraverso una piattaforma di formazione altamente professionale. Allievo e docente interagiscono in tempo reale. Non si tratta di lezioni registrate.

Corso Machine Learning OnSite

Dedicato ad aziende e professionisti che desiderano formarsi o formare il proprio personale interno. Un nostro docente si reca direttamente presso la sede dell’azienda per una formazione ad hoc.

Descrizione del Corso Machine Learning

Il corso Machine Learning certificato, in aula e online, 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.

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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.

Corso Machine Learning

Programma Corso Machine Learning

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Introduzione al Data Science

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Ambienti Di Programmazione Per Il Data Mining In Python

con particolare riferimento ad Anaconda, Jupyter e PyQt Console

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Concetti Introduttivi Su Python

ovvero elaborazione del linguaggio naturale per costruire sistemi per l’identificazione ed estrazione di opinioni dal testo.

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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.

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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.

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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 Bayes, il clustering e il clustering gerarchico, l’algoritmo K-Means e l’analisi delle associazioni

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Apprendimento Ensamble (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.

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Natural Language Processing:

metodi, trattamento e pulizia dei testi, espressioni regolari, tipi di strutture per l’analisi (indicizzazione, indici invertiti, dizionari, alberi di ricerca).

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Sentiment Analysis

ovvero elaborazione del linguaggio naturale per costruire sistemi per l’identificazione ed estrazione di opinioni dal testo.

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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.

PC consigliato

Notebook HP Core i5

NOTEBOOK HP Intel i5-1235U 8GB 512GB W11P

Risoluzione del display: 1920 x 1080 Pixel
Processore: Intel Core i5 – 1235U
RAM: 8 GB
Capacità totale di archiviazione: 512 GB SSD

Testimonianze

Ho concluso il corso da poco e posso dire con soddisfazione che mi sono approcciato ad un mondo molto bello, capire come programmare per creare un’intelligenza artificiale è molto bello e allo stesso tempo si riesce a creare delle soluzioni altamente professionali.

Ringrazio il docente che mi ha seguito una persona molto preparata e allo stesso tempo completamente professionale.

M. Del Fronte
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