Descrizione

Il corso presenterà le tecniche di Machine Learning iniziando con un'introduzione alla teoria matematica dei principali modelli (modelli di Machine Learning supervisionati e non supervisionati). Il know-how teorico verrà quindi sfruttato in una sessione pratica in cui il partecipante imparerà come addestrare e utilizzare un modello ML per la previsione. La piattaforma del linguaggio sarà Python, finora il corso sarà basato sulle librerie SKLearn.

Target

Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst

Prerequisiti

Conoscenza del linguaggio Python, delle basi di statistica e di data visualisation

Programma Corso

Modulo 1: Introduzione all'apprendimento automatico

• Algoritmi
• Campo di applicazione
• Concetto di apprendimento statistico
• Introduzione a SKLearn for Python machine learning e manipolazione dei dati

Modulo 2: Apprendimento supervisionato

• Regressione
• Classificazione
• Esercizi con SKLearn

Modulo 3: Apprendimento non supervisionato

• Clustering
• Riduzione della dimensionalità