Il percorso più rapido per imparare il Machine Learning, dalle basi di Python fino agli algoritmi più avanzati.

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