Tutte le basi matematiche dell’Intelligenza Artificiale in un unico Bundle.
La matematica del Machine Learning + Fondamenti di probabilità e statistica
Nessun
pre-requisito
2
corsi
120 lezioni
online sempre disponibili
17 ore
(studia quando vuoi)
lezioni teoriche
+ esercizi
I 2 corsi indispensabili per chiunque voglia diventare un professionista in Data Science, AI e Machine Learning. Una preparazione completa e un approccio pratico e accessibile a tutte le competenze matematiche e statistiche fondamentali per navigare con successo nel mondo dell’Intelligenza Artificiale
Python è il linguaggio più potente per lavorare con i dati
In questo corso, partendo da zero, imparerai rapidamente a programmare acquisendo le skills per entrare nel mondo Data e AI.
CORSO 1
La Matematica del Machine Learning
Acquisisci solide basi matematiche indispensabili nel mondo della Data Science e del Machine Learning. Un unico flusso formativo che abbraccia analisi matematica e algebra lineare che garantisce non solo la comprensione dei principi matematici ma anche la capacità di applicare queste conoscenze nella risoluzione di problemi reali attraverso un approccio pratico e visuale.
Completa la formazione matematica essenziale con la teoria degli insiemi, il calcolo combinatorio, la teoria delle probabilità e la statistica, che non possono mancare a chiunque voglia approfondire le proprie conoscenze applicative, imparare a gestire incertezze, calcolare probabilità per modellare eventi complessi, analizzare e interpretare i dati.
CORSO 2
Fondamenti di Probabilità e Statistica
Skills
Funzioni lineari Funzioni non lineari Algebra lineare Teoria degli insiemi Calcolo combinatorio Teoria delle probabilità Analisi statistica Deviazione standard
Visualizzazione dati Limiti Derivate Funzioni a più variabili Analisi funzionale Calcolo multivariato Geogebra Analisi matematica Calcolo differenziale
Cosa saprai fare
Analisi Matematica
Imparerai a manipolare e comprendere le funzioni matematiche attraverso GeoGebra, esplorando concetti fondamentali come funzioni lineari e non lineari, limiti, derivate, e il calcolo di funzioni a più variabili.
Teoria degli Insiemi
Acquisirai competenze nell'identificare, rappresentare e manipolare insiemi, esplorando concetti come sottoinsiemi, insieme delle parti, e operazioni chiave quali unione, intersezione, differenza insiemistica, e differenza simmetrica.
Teoria delle Probabilità
Imparerai a definire e calcolare probabilità di eventi e tutti gli strumenti chiave per interpretare e gestire l'incertezza nei dati e nei modelli di machine learning, migliorando la tua capacità di fare previsioni accurate.
Algebra Lineare
Approfondirai lo studio di scalari, vettori, e matrici, imparando a manipolare queste strutture attraverso operazioni di somma, sottrazione e prodotto scalare. Queste conoscenze sono cruciali per l'analisi e l'elaborazione dei dati.
Calcolo Combinatorio
Acquisirai le tecniche di conteggio attraverso lo studio di permutazioni, disposizioni, combinazioni e fattoriale, per affrontare problemi di probabilità e statistica applicati al machine learning e modellare grandi insiemi di dati
Elementi di Statistica
Approfondirai tecniche di analisi statistica, imparando a calcolare e interpretare media, mediana, moda e deviazione standard. Strumenti che ti permetteranno di comprendere meglio la distribuzione dei dati, le tendenze e la variabilità.
15 ORE DI FORMAZIONE COMPLETA A 79€
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Python è il linguaggio fondamentale della Data Science e il più richiesto dalle aziende IT.
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QUANDO VUOI
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100% online. Accesso illimitato a tutte le lezioni e le risorse utilizzate nel corso.
I nostri Studenti dicono di noi su
25 Apr 2024
Ottimo corso
Ottimo corso che permette una conoscenza generale dell'utilizzo dei Tool più conosciuti di intelligenza Artificiale.Lezioni on-Demand chiare e ben strutturate. Efficaci anche gli esercizi pratici da svolgere.
17 Apr 2024
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
17 Apr 2024
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
17 Apr 2024
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.
16 Apr 2024
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!
16 Apr 2024
Corso Completo sotto tutti i punti di vista
Le esercitazioni sono il maggior valore aggiunto rispetto a tutti gli altri corsi sul mercato. Consigliato!
3 Apr 2024
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...
29 Mar 2024
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:)
13 Mar 2024
Corso consigliato
Esperienza molto positiva per la chiarezza dei contenuti, suggerirei un numero maggiore di esercitazioni pratiche.
12 Mar 2024
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!
22 Feb 2024
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.
13 Feb 2024
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.
15 ORE
28 LEZIONI
7 ESERCITAZIONI PYTHON
Struttura del corso
Progettato per concentrare il massimo valore nel più breve tempo possibile
Il corso Python from zero to Hero ha una durata complessiva di 15 ore divise in pillole.
In questo modo potrai seguire ogni lezione-pillola nei ritagli del tuo tempo libero e ritrovare velocemente l’argomento della lezione che hai bisogno di guardare di nuovo.
Per ogni argomento verrà affrontata una prima parte teorica grazie alla quale acquisirai le basi del linguaggio di programmazione Python.
La seconda parte del corso ti permetterà di applicare le nozioni teoriche grazie alle esercitazioni previste.
Programma
Cosa imparerai?
Un percorso didattico che unisce teoria e pratica, che copre tutte le competenze matematiche fondamentali necessarie per navigare con successo nel mondo del machine learning avanzato: Analisi Matematica, Algebra Lineare, Teoria degli Insiemi, Calcolo Combinatorio, Teoria delle Probabilità e Statistica. Con l’aiuto di strumenti visivi come GeoGebra, esplorerai concetti chiave quali funzioni, derivate, vettori, matrici, insiemi, probabilità e statistiche, preparandoti a colmare il divario tra la programmazione e le fondamenta matematiche del machine learning
Analisi Matematica
- Introduzione
Geogebra
Funzioni ad una variable
Immagine e Pre-Immagine
Funzioni su insiemi numerici
Biettivita e funzione inversa
Recap su funzioni
Piano cartesiano e rappresentazione di un punto su GeoGebra
Insieme di punti su Geogebra
Prime funzioni su GeoGebra
Disuguaglianze su GeoGebra
Funzioni lineari a una variabile
Funzioni non lineari a una variabile
Traslare una funzione sul piano
Funzioni composte
Combinazioni di funzioni e discontinuita
Principali funzioni di attivazione
Limiti
Rapporto Incrementale
Derivate
Relazione tra derivata e funzione
Punti Stazionari
Funzioni a 2 variabili
Visualizzazione di funzioni a due variabili
Derivate a due variabili
Funzioni a N variabili
Algebra Lineare
- Introduzione
Scalari
Vettori – Introduzione
Vettori – Vettore come ente geometrico pt.1
Vettori – Vettore come ente geometrico pt.2
Vettori – Vettore come ente geometrico pt.3
Operazioni tra vettori – Somma e Sottrazione
Operazioni tra vettori – Prodotto tra vettore e scalare
Operazioni tra vettori – Prodotto scalare
Matrici – Introduzione
Matrici – Operazioni con le matrici – Somma e Sottrazione
Matrici – Operazioni con le matrici – Prodoto Scalare
Tensori – Introduzione
Tensori – Esempio Pratico
Sistemi di equazioni – Introduzione
Sistemi di equazioni – Cosa sono
Sistemi di equazioni – Rappresentazione Matriciale
Teoria degli Insiemi
Introduzione
Rappresentazione elenco
Rappresentazione proprietà
Diagrammi Eulero Venn
Proprietà e notazioni
Sottoinsiemi Introduzione
Sottoinsiemi esempi
Sottoinsiemi – Insiemi universo
Operazioni tra insiemi
Unione
Intersezione
Differenza insiemistica
Differenza Simmetrica
Insieme complementare
Partizioni
Insieme delle parti
Calcolo Combinatorio
Introduzione
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
Disposizioni – Introduzione
Disposizioni Semplici – Introduzione
Disposizioni Semplici – Caso particolare
Disposizioni Semplici – Formula
Disposizioni Semplici – Esempio
Disposizioni con ripetizione – Introduzione
Disposizioni con ripetizione – Esempio
Combinazioni – Introduzione
Combinazioni Semplici – Introduzione
Combinazioni Semplici – Casi particolare
Combinazioni Con Ripetizione – Introduzione
Combinazioni Con Ripetizione – Esempio
Calcolo combinatorio – Riassunto
Teoria delle probabilità
Introduzione
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
Elementi di Statistica
Introduzione
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 pt.1
Deviazione Standard pt.2
Per chi è
Matematica e Statistica per il ML
I profili per i quali è stato progettato il corso
Professionisti IT
Professionisti IT che non possiedono le conoscenze matematiche specifiche necessarie per approfondire il campo del machine learning e della data science.
Data Analyst
Professionisti dell’analisi dei dati che vogliono portare le loro skills analitiche ad un livello più avanzato con la comprensione dei fondamenti di matematica e statistica alla base della data science.
Data Scientist
Professionisti nel campo della Data Science e del Machine Learning che vogliono potenziare il background matematico/statistico alla base dei modelli ML e DL che utilizzano nel loro lavoro.
Developers con interesse per AI e Machine Learning
Programmatori che vogliono specializzarsi in applicazioni di intelligenza artificiale, e necessitano di una comprensione approfondita della matematica e della statistica per implementare e ottimizzare algoritmi di ML.
Innovatori e appassionati di Intelligenza Artificiale
Chi sta per lanciare una nuova startup o un progetto in intelligenza artificiale, con questo percorso apprenderà tutte le basi fondamentali necessarie a navigare con successo nel mondo AI e Machine Learning.
Studenti e neolaureati
Studenti e neolaureati in discipline umanistiche, scienze sociali, economia o business che desiderano acquisire competenze analitiche avanzate per migliorare le loro prospettive di carriera.
7 ESERCITAZIONI IMPERDIBILI
Ecco alcune delle esercitazioni guidate hero-level presenti nel corso,
con le quali potrai subito mettere in pratica le nuove abilità
ESERCITAZIONE DISCORD BOT
Come creare un Bot Discord
In questa esercitazione utilizzerai la libreria discord.py per creare un bot discord capace di rispondere a semplici comandi degli utenti dei server sui quali il bot è presente.
KNN FROM SCRATCH
Implementa un algoritmo di clustering tra i più importanti del Machine Learning
In questa esercitazione implementerai da zero uno degli algoritmi più famosi di Machine Learning per la clusterizzazione: il KNN (K-Nearest Neighbors).
REST API IN PYTHON
Esercitazione Rest API su un Dataset di calcio internazionale
In questa esercitazione testerai un servizio per avere informazioni e statistiche sulle partite di calcio di svariate serie nazionali. Utilizzeremo la libreria requests, i token di autenticazione e svariati endpoint per dare un’idea di cosa è possibile fare con solo poche righe di codice.
IMPARA DAI MIGLIORI ESPERTI ITALIANI
Chi sarà il tuo docente?
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.
Ottieni le Certificazioni e aggiungi Data Masters alla tua formazione su Linkedin
Al termine di ognuno dei 2 Corsi riceverai una Certificazione di Completamento che attesta le ore di formazione svolte e le nuove competenze acquisite. Aggiungendola sul CV e LinkedIn potenzierai immediatamente il tuo profilo con una delle skills
più richieste dalle aziende.
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Matematica e Statistica per il Machine Learning
Insieme alle 17h di lezione,
riceverai 3 Bonus:
Bonus #1 | Accesso a tutti i file Geogebra scaricabili con i quali esercitarti autonomamente e mettere alla prova le nuove abilità
Bonus #2 | Accesso alla sezione dedicata nel Server Discord di Data Masters, la community italiana dedicata alla Data Science, dove potrai interagire direttamente con docenti e altri studenti
Bonus #3 | SCONTO ESCLUSIVO per l’acquisto del Machine Learning Starter Kit, il corso completo per applicare le nuove conoscenze acquisite al Machine Learning
2 Corsi
al prezzo di 1
400€
197
€
-
Accesso LIFETIME a lezioni, materiali e supporto
-
17 ore di formazione avanzata
-
120 lezioni accessibili per sempre
-
Accesso al canale DISCORD
dedicato, con Supporto Docenti 24/7 -
2 certificazioni di fine corso
Domande su Matematica e Statistica per il Machine Learning
Perché è importante imparare la matematica e la statistica per il machine learning?
La matematica e la statistica sono i fondamenti su cui si costruisce il machine learning. Queste discipline forniscono gli strumenti per comprendere e modellare i problemi complessi che si affrontano nel campo, permettendo di sviluppare algoritmi efficaci e di interpretare i dati in modo corretto. Senza una solida comprensione di queste basi, sarebbe difficile non solo creare modelli di machine learning, ma anche valutare la loro efficacia e applicabilità in scenari reali.
Cosa posso aspettarmi di imparare da questo corso riguardo la matematica e la statistica?
Questi 2 corsi sono progettati per dotarti delle conoscenze matematiche e statistiche essenziali per il machine learning, partendo dalle basi fino a concetti più avanzati. Imparerai tutto, dalla analisi matematica e algebra lineare fino alla teoria degli insiemi, calcolo combinatorio, e fondamenti di statistica e probabilità. Il tutto è strutturato per fornire una comprensione profonda e applicabile, integrando teoria e pratica attraverso esercizi e l’uso di strumenti visivi come GeoGebra.
Quanto tempo è necessario per completare il corso Matematica e Statistica per il Machine Learning e quanto impegno richiede?
Il corso è progettato per essere flessibile e adattarsi al tuo ritmo di apprendimento. Tuttavia, per trarne il massimo beneficio e per coprire tutto il programma dettagliatamente, raccomandiamo di dedicare almeno 3-4 ore a settimana per un periodo di 4-6 settimane. Questo ti permetterà di assimilare le informazioni gradualmente e di applicare quanto appreso attraverso gli esercizi pratici e l’utilizzo di strumenti software.
È necessario avere precedenti conoscenze di matematica o programmazione per imparare le basi matematiche e statistiche per il machine learning?
No, questo corso è stato appositamente progettato per chi non ha un background matematico formale o conoscenze avanzate di programmazione. Partendo dalle basi, il corso procede in modo graduale per garantire che tutti i concetti vengano assimilati in maniera efficace, rendendolo ideale per principianti e per chi proviene da altri campi di studio.
Come posso applicare le competenze di matematica e statistica per il machine learning nella mia carriera professionale?
Le competenze acquisite in questo corso sono altamente trasferibili e ricercate in numerosi settori che fanno uso di machine learning e data science, inclusi tecnologia, finanza, marketing, ricerca scientifica, e molti altri. Potrai utilizzare le tue nuove competenze per migliorare le decisioni basate sui dati, ottimizzare processi, sviluppare modelli predittivi, e in generale, per contribuire a progetti innovativi nel tuo campo di lavoro.
Posso ottenere una certificazione per Matematica e Statistica per il Machine Learning?
Sì, al termine di ognuno dei 2 corsi riceverai un certificato Data Masters che attesta le tue competenze in Matematica per il Machine Learning e in Fondamenti di Probabilità e Statistica
Come posso contattare i docenti per eventuali domande o problemi?
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
C'è un periodo di prova o una garanzia di rimborso?
Sì, offriamo una garanzia di soddisfazione al 100%. Se non sei completamente soddisfatto del corso, puoi richiedere un rimborso entro i primi 14 giorni dall’acquisto.