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15 Project Work in Machine Learning

Python & Machine Learning: le Skills dominanti nell'era AI

Machine Learning Starter Kit è un pacchetto completo, progettato per fornire tutte le competenze fondamentali in Machine Learning e programmazione Python.

Ottieni la Certificazione e potenzia subito il tuo CV e profilo LinkedIn

Al termine del Corso riceverai una Certificazione che attesta le ore di formazione e le competenze in Machine Learning acquisite. Aggiungila sul CV e LinkedIn per potenziare il tuo profilo con le skills più richieste dalle aziende.

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Come arrivare da Zero al Machine Learning

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NUOVE LEZIONI DISPONIBILI

Impara a creare Custom GPTs
perfette

Grazie al GPT Builder di OpenAI, ora è possibile per chiunque, anche senza esperienza di programmazione, sviluppare un Chat GPT su misura. 
Le Custom GPT trovano impiego in ogni settore per rispondere a obiettivi specifici e offrendo accesso immediato ad una fonte di conoscenza infinita. Un’innovazione che apre nuove strade nella comunicazione uomo-macchina, rendendola accessibile a tutti.

Tecnologie

python
jupiter
numpy
pandas
scikit-learn
matplotlib

Skills

Python Data Science Data Engineering Data Visualization NumPy Pandas Sci-kit learnMatplotlib
Seaborn Probabilità e Statistica Machine Learning Alberi decisionali KNN SVM K-Means Algoritmi genetici Naive-Bayes
Ensemble Boosting Misurazione Metriche per il Machine Learning

Cosa saprai fare

Programmazione in Python

Sarai in grado di scrivere codice Python efficiente, gestire pacchetti, utilizzare strutture dati complesse, controllare il flusso di un programma e gestire le eccezioni.

Visualizzazione dei dati e Data Science

Sarai capace di applicare tecniche di data science per estrarre insight significativi dai dati, utilizzando l'analisi esplorativa e la visualizzazione per guidare le decisioni basate sui dati.

Analisi statistica e manipolazione dati

Avrai una solida comprensione dei concetti di probabilità e statistica e sarai in grado di utilizzare strumenti avanzati di manipolazione dei dati per eseguire operazioni complesse sui dati.

Applicazione pratica del Machine Learning

Acquisirai competenze nel progettare, costruire e implementare modelli di Machine Learning fino agli algoritmi più avanzati come SVM, alberi decisionali, e random forest.

Inizia da Python e le librerie per Data Science

librerie python

Python è il linguaggio fondamentale della Data Sciencepartendo da zero, imparerai rapidamente a programmare acquisendo le skills per entrare nel mondo Data e AI.

Grazie alla potenza e versatilità delle librerie di Python acquisirai padronanza nelle operazioni fondamentali di Data Engineering e Data Visualization.

Acquisisci le basi di matematica e statistica per il machine learning

Nel modulo dedicato alla probabilità e alla statistica,
acquisirai le basi essenziali per comprendere
i principi fondamentali del Machine Learning.
Acquisire un solido background in questi ambiti non solo abilita alla costruzione di modelli più precisi ed efficienti, ma arricchisce anche l’abilità di valutare criticamente le performance dei modelli. 

Impara il Machine Learning
fino agli algoritmi più avanzati

Dalle regressioni ai modelli più avanzati e alle metriche per misurarli

REGRESSIONE LINEARE


L’“Hello World” del Machine Learning, l’algoritmo della regressione lineare è il più semplice algoritmo da applicare e il primo passo per iniziare ad applicare il machine learning.

REGRESSIONE LOGISTICA


La regressione logistica è un metodo statistico usato per modellare la probabilità che l'esito sia uno di due possibili stati, fornendo un modo efficace per classificare e analizzare i dati dove le relazioni tra le variabili non sono lineari.

K-MEANS


L'algoritmo K-means è una tecnica di clustering non supervisionata utilizzata per raggruppare dati in cluster distinti basati sulla similarità. Processo iterativo che si ripete fino a quando i centri dei cluster non cambiano significativamente, indicando che l'algoritmo ha trovato una disposizione stabile.

KNN


L'algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) è un metodo di apprendimento supervisionato che classifica un nuovo dato basandosi sulla maggioranza dei voti dei suoi vicini più prossimi, utilizzato per vari compiti di classificazione e regressione.

PCA E T-SNE​​


PCA (Principal Component Analysis) e t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) sono tecniche avanzate di riduzione della dimensionalità progettate per ridurre lo spazio dei dati preservando la maggior parte delle informazioni originali.

NAIVE-BAYES


Naive Bayes è un algoritmo di classificazione basato sul teorema di Bayes, con l'assunzione "naive" che le variabili indipendenti in un set di dati siano mutualmente indipendenti. Nonostante la sua semplicità è sorprendentemente efficace per molte applicazioni pratiche, specialmente in compiti di classificazione di testo.

SVM


Support Vector Machine (SVM) è un potente algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per la classificazione e la regressione. SVM cerca di trovare l'iperpiano ottimale che separa le classi di dati nel modo più ampio possibile nello spazio delle caratteristiche ed è particolarmente adatto per problemi di classificazione complessi, come il riconoscimento di immagini e testi.

svm machine learning

ALBERI DECISIONALI


Tra i modelli oiù "classici" di machine learning, gli alberi decisionali sono un metodo di apprendimento supervisionato nel quale l'algoritmo costruisce un modello in forma di albero, dove i nodi interni rappresentano le decisioni basate sulle caratteristiche dei dati, i rami le regole di decisione, e i nodi foglia i risultati previsti. Molto efficaci efficaci per esplorare complessi pattern di dati.

ENSEMBLE​​


I metodi di ensemble sono tecniche di apprendimento automatico che combinano le previsioni di più modelli per produrre una previsione finale più accurata rispetto a quella che potrebbe essere ottenuta da qualsiasi modello singolo. Questi approcci sfruttano la forza collettiva di diversi modelli per migliorare la performance complessiva e ridurre il rischio di sovraadattamento.

METRICHE PER IL ML


Le metriche per il Machine Learning sono strumenti critici utilizzati per valutare e confrontare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico. Forniscono insights su quanto bene un modello sta facendo predizioni accurate su dati non visti, aiutando a guidare il processo di ottimizzazione. Variano a seconda del tipo di problema e della specifica natura del task.

Programma Completo del Corso

Syllabus

Il Machine Learning Starter Kit è progettato per fornire una base completa e approfondita in Machine Learning e programmazione in Python. Attraverso un percorso didattico strutturato e dettagliato, il corso copre tutti gli aspetti fondamentali, dalla programmazione di base alla teoria e pratica del Machine Learning. 

Pyton per la Data Science

Introduzione e setup
Variabili e controllo di flusso
Strutture dati
Rappresentazione, persistenza dei dati e modularità
Serializzazione dei dati
Protocollo HTTP e meccanismi request/response
Cenni su OOP
Gestione degli errori
Esercitazioni

Teoria degli insiemi

Introduzione
Rappresentazione elenco
Rappresentazione proprietà
Diagrammi Eulero Venn
Proprietà e notazioni
Sottoinsiemi
Operazioni tra insiemi
Unione
Intersezione
Differenza insiemistica
Differenza Simmetrica
Insieme complementare
Partizioni
Insieme delle parti

Calcolo combinatorio

Fattoriale – Introduzione
Fattoriale – Esempi
Coefficiente Binomiale – Introduzione
Coefficiente Binomiale – Esempi
Permutazioni – Introduzione
Permutazioni Semplici – Introduzione
Permutazioni Semplici – Esempi
Permutazioni Ripetizione – Introduzione
Permutazioni Ripetizione – Caso particolare
Permutazioni Ripetizione – Esempi
Permutazioni Circolari – Introduzione
Permutazioni Circolari – Formula

Teoria delle probabilità

Spazi Campionari – Introduzione
Spazi Campionari – Esempi
Eventi – Introduzione
Eventi – Casi principali di Eventi
Operazioni tra Eventi – Introduzione
Operazioni tra Eventi – Esempi
Eventi Compatibili Incompatibili e Complementari
Formulazione Classica di probabilita
Formulazione Assiomatica di probabilita
Probabilità Totale
Probabilità Condizionata
Probabilità Composta

Fondamenti di statistica

Tipologie di Caratteri
Media – Intro
Media Artimetica Semplice
Media Aritmetica Ponderata
Media Aritmetica – Caso Particolare
Media Geometrica Semplice
Media Geometrica Ponderata
Media Geometrica – Caso Particolare
Mediana
Moda
Deviazione Standard

Data Engineering - NumPy

Introduzione a NumPy e creazione di Ndarray
Operatori Aritmetici e Funzioni Matematiche
Operatori Logici e di Confronto
Indici e Slicing
Iterare un Ndarray
Lavorare con le Shape
Unione di Ndarray
Split di un Array
Copia
All, Any, Where
Ordinamento e Filtraggio
Statistica

Data Engineering - Pandas e Scikit-learn

Cos’è Pandas
Series e Dataframe
Indicizzazione e Ordinamento
Selezione Dati e Statistiche
Raggruppamento Dati
Funzioni
Trattare i Dati Mancanti
Combinare più Dataframe e Series
Serie Temporali
Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix
Intro a Scikit-Learn
Dataset Standard e Sintetici
Normalizzazione e Standardizzazione
Codifica One-Hot
Split Dataset e Convalida Incrociata
Tuning automatico degli iperparametri

Data Visualization

Intro alla Data Visualization
Scatterplot e Barplot
Customizzazione Grafici
Immagini e Heatmap
Torte e Violini
Subplot
Pairplot
Pairgrid
Esercitazioni

Intro al Machine Learning

Introduzione al Machine Learning
Regressione Lineare
Regressione Logistica

Apprendimento non supervisionato

Clustering
Dimensionality reduction

Apprendimento Supervisionato

Naive Bayes
KNN
SVM
Alberi e modelli di Ensemble
Metriche per il ML

I nostri Studenti dicono di noi su

Data Masters

88 recensioni

4,7 4,7

5 17 Apr 2024

by Lorenzo

Oltre ogni aspettativa

Avendo già conoscenze informatiche e matematiche, quello che cercavo era un corso veramente completo su Machine Learning e AI che potesse portarmi al livello di poterlo praticare anche a livello professionale. Penso che non avrei potuto fare scelta migliore, il corso è tosto ma completissimo e curato in ogni aspetto e anche l'alternanza tra video teoria-video esercitazioni e sessioni live risulta davvero efficiente.Eccezionale anche la disponibilità e gentilezza dei docenti, sempre raggiungibili su Discord

5 17 Apr 2024

by Marcello

Machine learning masterclass

Ho frequentanto la machine learning masterclass e devo ammettere che ha superato le mie aspettative. Il programma è davvero completo ed esplora il Machine Learning a 360 gradi compreso deep learning e reinforcement learning. Il livello di dettaglio degli argomenti è approfondito e sono stati fatti tanti progetti ogni fine modulo. I docenti sono sempre disponibili anche al di fuori delle live; non so come sia possibile ma sanno tutto e sono preparatissimi.Davvero utile l'esperienza in community nella quale ho conosciuto persone fantastiche che mi hanno accompagnato in questo percorso, arricchito tanto e con cui ho anche iniziato a collaborare. Al termine del percorso mi sento davvero in grado di utilizzare qualsiasi tecnica di Machine Learning in qualsiasi contesto.La consiglierei a chiunque voglia diventare un esperto in Data Science e Machine Learning

4 17 Apr 2024

by Stefano Scargetta

Corso ben fatto e strutturato in molti…

Corso ben fatto e strutturato in molti moduli che toccano i più utili/comuni strumenti di AI disponibili in quel momento. Vengono messi a disposizione le PPT e i video sempre consultabili. Nei video vengono fatti esempi pratici e "test" step by step che rendono più semplice capire approccio e possibilità di azione.

5 16 Apr 2024

by Emanuela Tundo

Fantastici!

Ho avuto il privilegio di partecipare al corso "Machine Learning MasterClass" presso Data Masters e sono entusiasta di condividere la mia esperienza positiva. Dal primo giorno, è stato evidente che gli insegnanti sono profondamente competenti e appassionati del loro campo; sempre disponibili per chiarimenti e discussioni approfondite, incentivando un ambiente di apprendimento collaborativo e stimolante. Grazie, Data Masters, per questa fantastica esperienza!

5 16 Apr 2024

by Raffaele Di Leo

Corso Completo sotto tutti i punti di vista

Le esercitazioni sono il maggior valore aggiunto rispetto a tutti gli altri corsi sul mercato. Consigliato!

5 3 Apr 2024

by Elena Ticozzi Valerio

Il corso di AI Prompt Engineering di…

Il corso di AI Prompt Engineering di DATA MASTERS è stato un'esperienza sicuramente positiva. I docenti sono molto competenti e le lezioni ben strutturate. Lo consiglio!PS: Questa recensione è stata scritta da un essere umano, forse...

5 29 Mar 2024

by Antonio Elia

ho conosciuto per caso DataMasters.

ho conosciuto per caso DataMasters.sono contentissimo del corso python e soprattutto degli istruttori sono sempre disponibili per qualunque problematica.5 stelle veramente meritate:)

5 13 Mar 2024

by ANNA BITONTI

Corso consigliato

Esperienza molto positiva per la chiarezza dei contenuti, suggerirei un numero maggiore di esercitazioni pratiche.

5 12 Mar 2024

by marco

Uno dei migliori corsi disponibili ad oggi in italiano

Corso completo ed esaustivo, si toccano con mano le principali architetture di ML e non solo, con esercizi pratici e teoria chiara e comprensibile anche a chi non ha molta esperienza nel campo. La cosa più importante è la disponibilità dei docenti a chiarire ogni singolo dubbio sia durante le live che in privato, cosa DA NON SOTTOVALUTARE rispetto ad altri corsi che si trovano on-line e che fa di questo corso uno dei migliori che possano trovarsi attualmente in circolazione 🙂 CONSIGLIATISSIMO!

5 22 Feb 2024

by Mario D’Adda

Semplicemente il miglior corso in AI!

Semplicemente il miglior corso in AI!Il supporto continuo dei docenti esperti e l’approccio pratico rendono l'apprendimento sia efficace che piacevole. I docenti poi sono davvero bravi nell’affrontare argomenti anche complessi in un modo chiaro e ben strutturato, facilitando notevolmente l’apprendimento.

5 13 Feb 2024

by Giovanni Giusto

Docenti TOP!

Docenti TOP!Il corso Generative AI di Data Masters è stato un'esperienza trasformativa! Gli insegnamenti pratici e i casi d'uso reali mi hanno permesso di padroneggiare gli strumenti AI più innovativi. L'accesso illimitato ai docenti e gli aggiornamenti inclusi nel prezzo aggiungono un valore enorme.

4 3 Feb 2024

by Filippo

Consigliato

Il corso ML Masterclass è indubbiamente fatto bene, sempre aggiornato e tiene conto dei feedback degli studenti. Il punto di forza sono gli insegnanti Giuseppe e Vincenzo sempre disponibili, pazienti (anche troppo) e, ovviamente, molto competenti sia nelle conoscenze che nelle capacità didattiche. Per quanto mi riguarda, mi sarebbe piaciuto approfondire (anche a livello base) SQL per la Data Science o almeno, per non mettere troppa carne al fuoco, avere qualche consiglio su dove apprendere ciò che è necessario.Non do 5 stelle perché credo che si possa sempre migliorare e sono sicuro che la crescita di Data Masters sia solo all'inizio!

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Per chi è il Machine Learning
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Professionisti IT e Developer

Sei già nel settore Tech e desideri espandere le competenze in Machine Learning e Data Science per avanzare nella carriera, implementare soluzioni innovative o passare a ruoli più specifici nell’ambito dell’intelligenza artificiale.

Studenti e Laureati in Materie STEM

Sei uno studente universitario o neolaureato in scienze, tecnologia, ingegneria e matematica e vuoi acquisire competenze pratiche in Machine Learning per completare la tua formazione teorica e migliorare le opportunità di lavoro in campi ad alta domanda.

Professionisti del Marketing e Data Analyst

Lavori in analisi dati, marketing digitale e performance marketing e desideri sfruttare algoritmi di Machine Learning per estrarre insights dai dati, prevedere tendenze di mercato o comportamenti dei consumatori e personalizzare le strategie.

Imprenditori e Startup

Sei ai vertici di un’azienda e vuoi comprendere come il Machine Learning possa essere applicato ai prodotti o servizi per guadagnare vantaggi competitivi, personalizzare le offerte ai clienti o ottimizzare le operazioni interne.

Appassionati di Tecnologia e AI

Hai una forte passione per la tecnologia, l’innovazione e l’intelligenza artificiale, vuoi imparare nuove competenze in un campo all’avanguardia, sia per interesse personale sia per esplorare nuove opportunità di carriera in un settore in rapida crescita.

Ricercatori e Accademici

Sei un professionista del mondo accademico e della ricerca e ti interessa applicare il Machine Learning nelle tue indagini, per analizzare grandi set di dati, scoprire pattern nascosti, o per aggiornare le tue competenze metodologiche.

Impara dai migliori esperti italiani di AI

Chi saranno i tuoi docenti?

VINCENZO MARITATI

AI Developer

Vincenzo è un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.

GIUSEPPE MASTRANDREA

Machine Learning Engineer

Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.

SIMONE TRUGLIA

Machine Learning Engineer

Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l'intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro dispozione.

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  • 15 Progetti di Machine Learning
  • Supporto Docenti H24
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Domande su
Machine Learning Starter Kit

Il Machine Learning (ML) è una sotto-disciplina dell’Intelligenza Artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi capaci di apprendere autonomamente da dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per ogni specifico compito. Questo approccio si basa sull’analisi di grandi volumi di dati (big data) per identificare pattern o regolarità che possano essere utilizzati per fare previsioni o prendere decisioni su dati nuovi e non visti.

Il processo tipico del machine learning include i seguenti passaggi:

Raccolta dei dati: Il primo passo è raccogliere un ampio set di dati pertinenti al problema da risolvere. Questi dati possono essere strutturati (come tabelle di database) o non strutturati (come testo o immagini).

Preparazione dei dati: I dati raccolti vengono puliti e organizzati. Questo può includere la rimozione di dati non pertinenti o duplicati, la gestione dei valori mancanti e la normalizzazione.

Scelta dell’algoritmo: Viene selezionato un algoritmo di machine learning adatto al problema. La scelta dipende dalla natura del problema (classificazione, regressione, clustering, etc.) e dalla tipologia dei dati.

Addestramento del modello: L’algoritmo viene “addestrato” utilizzando un sottoinsieme dei dati. Durante questa fase, l’algoritmo cerca pattern nei dati, imparando da essi. Questo processo è iterativo e l’algoritmo migliora progressivamente la sua capacità di fare previsioni o classificazioni.

Valutazione del modello: Dopo l’addestramento, il modello viene testato su un altro sottoinsieme di dati non utilizzati durante l’addestramento (dati di test) per valutare la sua precisione e affidabilità.

Tuning del modello: In base ai risultati della valutazione, il modello può essere ulteriormente affinato (tuning) per migliorarne le prestazioni. Questo può includere l’aggiustamento dei parametri dell’algoritmo o la selezione di caratteristiche dei dati più informative.

Deployment: Una volta che il modello ha raggiunto una prestazione soddisfacente, può essere implementato in un’applicazione reale, dove farà previsioni o prenderà decisioni basate su nuovi dati.

Imparare il machine learning è diventato fondamentale per diversi motivi, sia per gli individui che per le organizzazioni, in un mondo sempre più guidato dai dati e dall’automazione. Ecco alcuni dei motivi principali che spiegano l’importanza di acquisire competenze in questo campo:

Motore dell’innovazione: Il machine learning è alla base di molte delle più recenti innovazioni tecnologiche, inclusi i sistemi di raccomandazione, i veicoli autonomi, i sistemi di riconoscimento vocale e facciale, e molto altro. Comprendere il machine learning consente di contribuire attivamente al nostro futuro

Alta domanda di competenze: Con l’aumento dell’uso del machine learning in vari settori, c’è una forte domanda di professionisti qualificati in grado di sviluppare, implementare e monitorare questi sistemi. Imparare il ML apre la porta a numerose opportunità di carriera in campi come la data science, l’ingegneria del software, l’analisi dei dati e oltre.

Vantaggio competitivo: Per le aziende, l’adozione del machine learning può significare un vantaggio competitivo significativo, consentendo di ottimizzare le operazioni, migliorare la customer experience e innovare nei prodotti e servizi offerti.

Soluzioni a problemi complessi: Il machine learning offre strumenti potenti per analizzare grandi volumi di dati, identificare pattern e tendenze, e risolvere problemi che sono troppo complessi per essere affrontati con approcci tradizionali. 

Automazione avanzata: Imparare il machine learning permette di progettare sistemi capaci di automatizzare compiti complessi e ripetitivi, riducendo gli errori umani e aumentando l’efficienza operativa. Questo spazia dall’automazione di processi aziendali alla maggiore efficienza operativa dei singoli individui.

Esperienze utente personalizzate: Il machine learning consente di creare esperienze utente altamente personalizzate, analizzando i dati degli utenti per fornire raccomandazioni su misura, contenuti pertinenti e servizi interattivi.

Accelerazione della ricerca: Nel campo scientifico, il machine learning sta accelerando la ricerca, dalla scoperta di nuovi farmaci all’analisi del cambiamento climatico, rendendo possibile elaborare e analizzare set di dati che sarebbero altrimenti inaccessibili.

Non sono richieste conoscenze tecniche particolari al di là delle competenze di base nell’uso di un computer.

Questo corso è stato progettato per soddisfare le esigenze di diversi segmenti di professionisti. Ecco come ciascun gruppo può trarre vantaggio:

Professionisti IT e Developer
Sei già nel settore Tech e desideri espandere le competenze in Machine Learning e Data Science per avanzare nella carriera, implementare soluzioni innovative o passare a ruoli più specifici nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
Studenti e Laureati in Materie STEM
Sei uno studente universitario o neolaureato in scienze, tecnologia, ingegneria e matematica e vuoi acquisire competenze pratiche in Machine Learning per completare la tua formazione teorica e migliorare le opportunità di lavoro in campi ad alta domanda.
Professionisti del Marketing e Data Analyst
Lavori in analisi dati, marketing digitale e performance marketing e desideri sfruttare algoritmi di Machine Learning per estrarre insights dai dati, prevedere tendenze di mercato o comportamenti dei consumatori e personalizzare le strategie.
Imprenditori e Startup
Sei ai vertici di un’azienda e vuoi comprendere come il Machine Learning possa essere applicato ai prodotti o servizi per guadagnare vantaggi competitivi, personalizzare le offerte ai clienti o ottimizzare le operazioni interne.
Appassionati di Tecnologia e Intelligenza Artificiale
Hai una forte passione per la tecnologia, l’innovazione e l’intelligenza artificiale, vuoi imparare nuove competenze in un campo all’avanguardia, sia per interesse personale sia per esplorare nuove opportunità di carriera in un settore in rapida crescita.
Ricercatori e Accademici
Sei un professionista del mondo accademico e della ricerca e ti interessa applicare il Machine Learning nelle tue indagini, per analizzare grandi set di dati, scoprire pattern nascosti, o per aggiornare le tue competenze metodologiche.

Nel corso “Machine Learning Starter Kit” vengono esplorate e utilizzate diverse tecnologie e strumenti fondamentali per il Machine Learning, con un focus particolare sull’ecosistema Python, noto per la sua vasta gamma di librerie dedicate alla data science e al Machine Learning. Di seguito sono elencate le principali tecnologie presenti nel corso:

Python: Un linguaggio di programmazione versatile e ampiamente adottato nel campo del Machine Learning per la sua sintassi chiara e la ricca offerta di librerie specializzate.

Jupyter Notebooks: Un ambiente di sviluppo interattivo che permette di scrivere codice, visualizzare output, annotare con markdown e condividere analisi, rendendolo ideale per l’esplorazione dati, la prototipazione rapida di modelli e l’istruzione.

NumPy: Una libreria per Python che supporta array e matrici di grandi dimensioni e fornisce funzionalità matematiche ad alte prestazioni per operazioni complesse sui dati.

Pandas: Un’importante libreria Python per la manipolazione e l’analisi dei dati, particolarmente utile per la gestione di dataframe, operazioni di pulizia, trasformazione, aggregazione e visualizzazione dei dati.

Matplotlib: Una libreria di plotting per Python che offre funzionalità di visualizzazione statica, animata ed interattiva per creare grafici e diagrammi di vario tipo, essenziale per l’analisi esplorativa dei dati.

Seaborn: Basata su Matplotlib, questa libreria fornisce un’interfaccia ad alto livello per la creazione di grafici statistici attraenti e informativi, semplificando la visualizzazione di modelli complessi nei dati.

SciKit-Learn: Una delle librerie più popolari per il Machine Learning in Python, offre strumenti semplici ed efficienti per l’analisi dei dati e la modellazione, inclusi algoritmi di classificazione, regressione, clustering e riduzione della dimensionalità.

Queste tecnologie rappresentano gli strumenti chiave per chiunque desideri lavorare nel campo del Machine Learning, fornendo le competenze necessarie per gestire, analizzare e visualizzare dati, nonché per costruire e valutare modelli predittivi. Il corso garantisce una solida comprensione teorica accompagnata da un’ampia esperienza pratica con queste tecnologie,

Assolutamente si! Il corso è progettato per accogliere sia principianti che esperti. Inizieremo con le basi e progrediremo gradualmente verso argomenti più avanzati.

Le basi di probabilità e statistica sono fondamentali per una comprensione profonda del Machine Learning, costituendo il pilastro su cui si costruiscono gli algoritmi e le tecniche. Questa conoscenza consente di interpretare e manipolare i dati in modo significativo, permettendo di estrarre pattern e insights in modo efficace. La probabilità offre gli strumenti per gestire l’incertezza e fare previsioni sui dati, aspetto cruciale nella progettazione di modelli di Machine Learning, dove si lavora spesso con dati incompleti o rumorosi. Le statistiche, d’altra parte, forniscono metodi per l’analisi e la sintesi dei dati, dalla determinazione di tendenze centrali e dispersione, fino alla conduzione di test ipotetici e all’interpretazione dei risultati dei modelli. Una solida comprensione di questi concetti non solo abilita alla costruzione di modelli più precisi ed efficienti, ma arricchisce anche l’abilità di valutare criticamente le performance del modello, di affinare le tecniche di data preprocessing e di implementare miglioramenti basati su un approccio analitico. La padronanza della probabilità e della statistica non è solo un requisito per entrare nel mondo del Machine Learning, ma è anche ciò che permette di risolvere problemi complessi con un approccio profondo e ragionato.

Il corso Machine Learning Starter Kit è 100% online on-demand, fruibile sulla piattaforma di e-learning di Data Masters.
È suddiviso in moduli che copriranno vari aspetti dell Machine Learning. Ogni modulo includerà video lezioni, esercizi pratici e materiale di supporto, come guide e risorse aggiuntive.

Sì, al termine del corso riceverai un certificato Data Masters che attesta le tue competenze in Python e Machine Learning

Puoi contattare direttamente i docenti del corso in qualsiasi momento per ricevere supporto e mentorship, nel canale dedicato al corso all’interno della Community Discord di Data Masters

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