- PyTorch NumPy Pandas Matplotlib
- Python Programming
- Regressione LASSO PLS Ridge lineare multipla
- Regressione e clustering con R
- dplyr tidyverse ggplot2 tidyr
- Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
- Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
- Acquisire raccogliere organizzare elaborare e modellare i dati
- Problem solving proattivo
- Scrittura di codici in maniera corretta ed efficace
- Analizzare dati strutturati e non strutturati
Data Science con Python e R専門講座
Diventa un esperto dei dati con Python e R. Crea le basi per la tua carriera da Data Scientist. Esegui analisi su data set reali e impara ad utilizzare correttamente R e Python
提供：
Data Science con Python e R専門講座Università di Napoli Federico II（フェデリコ2世・ナポリ大学）学習内容
Apprenderai le basi per realizzare un programma in Python e riconoscere i principali comandi
Conoscere ed utilizzare le principali istruzioni e strutture dati in R nei tipici metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Conoscere le architetture di reti neurali artificiali, sia shallow che deep
Utilizzare le reti neurali artificiali per la classificazione, segmentazione e object detection
習得するスキル
この専門講座について
Questa Specialization è rivolta a quanti vogliano acquisire competenze di base nell’ambito della programmazione in Python e imparare ad utilizzare R e Python per risolvere problemi nell’ambito della Data Science. Attraverso i tre corsi, apprenderai come sono organizzate le strutture dei dati in R, come operare con il data wrangling e quali sono le principali tecniche di data visualization più utilizzate in ambito aziendale. Imparerai poi a usare Numpy e Pandas per la gestione dei dati e Matplotlib per la loro visualizzazione, e a risolvere problemi di classificazione, object detection e segmentazione semantica con PyTorch. L’esame finale ti permetterà di sviluppare capacità critiche di lettura dei dati e per valutare senza bias il lavoro dei tuoi colleghi.
応用学習プロジェクト
Gli studenti dovranno mettere in pratica le conoscenze e capacità acquisite durante i tre corsi e nei laboratori appositamente progettati. Agli studenti sarà inoltre chiesto di analizzare e valutare il lavoro di altri studenti: saper leggere, comprendere e valutare senza bias il lavoro altrui è un requisito fondamentale per il successo di una carriera da data scientist!
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
中級レベル
Conoscenze di programmazione di base
約3ヶ月で完了
5時間/週の推奨ペース
イタリア語
字幕：イタリア語
共有できる証明書
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100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
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中級レベル
Conoscenze di programmazione di base
約3ヶ月で完了
5時間/週の推奨ペース
イタリア語
字幕：イタリア語
専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には3コースあります。
Python: Istruzioni per l’uso
15件の評価
Il Corso fornisce i principi di programmazione, le tecniche e gli strumenti di Python, linguaggio interpretato orientato agli oggetti molto utilizzato in molteplici contesti scientifici ed aziendali.
Machine Learning e Data Mining in R
Il corso Machine Learning e Data Mining in R è rivolto a chiunque voglia avere una pratica panoramica delle tecniche di apprendimento automatico, dalle più interpretabili - come l’analisi di regressione, delle componenti principali e dei gruppi - a quelle più flessibili come le reti neurali artificiali, sia shallow che deep - e le più ricorrenti problematiche di analisi e modellazione di dati e problemi reali - come collinearità, overfitting, regolarizzazione e knowledge transfer.
Python per la Data Science
Python per la Data Science è un corso cruciale per qualsiasi professionista che voglia analizzare grandi quantità di dati attraverso le più recenti tecniche di machine Learning e Deep learning.
提供：
Università di Napoli Federico II（フェデリコ2世・ナポリ大学）
Founded in 1224, Federico II is the oldest lay University in Europe. With its "Federica Web Learning" Center, it is the leader in Europe for open access multimedia education, and in the world's top ten for the production of MOOCs for providing new links between higher education and lifelong learning. Find out more on www.federica.eu.
よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
学資援助はありますか？
無料でコースを受講できますか？
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
専門講座を修了するのにどのくらいの期間かかりますか？
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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。
