このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
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次における3の2コース
中級レベル

約31時間で修了
イタリア語

学習内容

  • Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2

  • Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato

  • Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep

習得するスキル

  • Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
  • Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato
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Università di Napoli Federico II(フェデリコ2世・ナポリ大学)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

9時間で修了

Elementi di R

9時間で修了
10件のビデオ (合計26分), 6 学習用教材, 4 個のテスト
2

2

7時間で修了

Apprendimento automatico non supervisionato

7時間で修了
6件のビデオ (合計18分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
3

3

13時間で修了

Apprendimento automatico supervisionato

13時間で修了
9件のビデオ (合計55分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
4

4

2時間で修了

Reti Neurali e Deep Learning

2時間で修了
4件のビデオ (合計13分), 8 学習用教材, 1 個のテスト

Data Science con Python e R専門講座について

Data Science con Python e R

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。