Diventa Data Scientist partendo da zero

Accedi agli 8 corsi all-in-one dello Starter Kit e acquisisci tutte le competenze pratiche per fare del Data Scientist il tuo lavoro

Diventa Data Scientist partendo da zero

Accedi agli 8 corsi all-in-one dello Starter Kit e acquisisci tutte le competenze pratiche per fare del Data Scientist il tuo lavoro.

Solo per i primi 200!

Highlights del corso

8 Corsi

per diventare un Data Scientist, from zero to Hero

+50 Lezioni

che approfondiscono anche con esempi pratici tutti gli argomenti trattati

On-demand

lezioni fruibili on-line, nel rispetto della tua agenda e dei tuoi ritmi

Test

al completamento di ogni modulo e Project Work finale

Che cos'è il Data Scientist
Starter Kit?

Il Data Scientist Starter kit è un percorso all-in-one dedicato a chi vuole diventare un Data Scientist. 

 

I corsi sono stati progettati per accompagnare gli studenti nell’acquisizione di competenze in modo incrementale, guidando anche chi non possiede un background negli ambiti statistico/matematico o di programmazione.

 

Partendo dalle basi di Python per la Data Science, vengono approfonditi con esempi pratici tutti gli strumenti e le librerie utilizzate nella Data Science come Numpy, Pandas, MatplotLib, SeaBorn, Scikit-Learn, per concludere con il primo vero algoritmo di Machine Learning: La Regressione Lineare. 

Sei pronto ad iniziare il viaggio per diventare un esperto in Data Science?

Iscriviti subito al Data Scientist Starter Kit per arricchire le tue competenze e dare un boost immediato alla tua carriera

QUESTO PERCORSO FA PER TE SE

Iscriviti subito

97
  • 8 corsi
  • 50+ lezioni
  • accesso al Server DISCORD
    con linea diretta con i docenti
  • certificazione di fine corso
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-50%

La figura del Data Scientist

una delle posizioni più ricercate dalle aziende

chi è il data scientist

Esperto di Data Science e Big Data, gestisce progetti di esplorazione, analisi e integrazione di fonti dati utilizzando metodologie di Artificial Intelligence, con lo scopo di ottenere informazioni utili al business aziendale.

 

Utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati e applica queste tecniche in una vasta gamma di domini applicativi.

RAL iniziale (primi 2 anni)
€ 25.000
RAL intermedia (dopo 2 anni)
€ 40.000
RAL senior (dopo 5-10 anni)
€ > 60.000

perchè il futuro è nella Data Science?

Il mercato del lavoro in numeri

+ 650 %
è la crescita delle richieste di Data Scientist da parte delle aziende, dal 2012
58 milioni
di nuove posizioni lavorative nel settore entro il 2022 secondo Forbes
89 %
delle aziende non trova esperti nel settore

8 corsi

Data Scientist Starter Kit

1

Introduzione al Machine Learning

-Cos’è il machine learning

-I campi di applicazione

-Classificazione degli algoritmi di machine learning

-Il processo di implementazione del machine learning

-Introduzione all’algebra lineare per sviluppatori

2

Python per la Data Science

-Intro + storia + installazione/configurazione (con virtual env)

-Valori, espressioni, variabili, operatori matematici

-Condizioni e operatori logici

-Cicli FOR

-Cicli WHILE

-Liste

-Dizionari

-Set

3

NumPy

-Ndarray

-Operazioni tra matrici (ndarray)

-Funzioni matematiche (seno, coseno, exp, ecc.)

-Indici, slicing

-Iterare su un ndarray

-Lavorare con gli shape (flatten, traspose, reshape)

-Unione di più ndarray

-Splitting di un ndarray in diversi subndarray

-Assegnamento e copia

-Arange, empty, eye, one, zeros

-All, any, nonzero, where

-Ordinamento

-Statistica (media, mediana, max, min, dev.std, quantili)

4

Pandas

-Pandas, DataFrame (intro su Pandas, csv, dataframe da zero, ecc.)

-Series (da numpy a pandas series, operazioni di base array monodimensionali)

-Indicizzazione, indici basati su date, ordinamento

-Selezione dati & statistiche (loc – iloc, head, describe)

-Raggruppamenti (groupby – count, sum, mean, …)

-Funzioni (apply & co) su colonne e righe

-Trattare i dati mancanti

-Combinare più dataframe

-Serie temporali (rolling)

5

SciKit-Learn

-Intro su SciKit-Learn

-Dataset disponibili (toy & real-world)

-Normalizzazione / Standardizzazione dati

-One-hot encoding

-Split dataset

-Modelli standard (esempio di classificazione con regressione logistica)

-Valutazione modelli (accuracy_score, F1_score, confusion matrix, classification report)

-K-fold cross validation

-Grid & Random Search

6

MatPlotLib & Seaborn

-Intro e ‘plot’ in entrambi

-BarPlot, ScatterPlot

-Figura, legenda, assi e titoli

-Immagini e ColorMesh / Countour

-Torte e violini + accenni agli svariati tipi di grafici possibili

-SubPlot

-JoinPlot

-PairGrid

8

Data Engineering & Data Visualization - Hero Level

Esercitazione completa su Data Engineering & Visualization

7

Bonus track! - Regressione Lineare e Funzione di Costo

-Il primo algoritmo di Machine Learning: La regressione Lineare

-La Funzione di Costo

-Esercitazione sulla Regressione Lineare

1

Introduzione al Machine Learning

-Cos’è il machine learning

-I campi di applicazione

-Classificazione degli algoritmi di machine learning

-Il processo di implementazione del machine learning

-Introduzione all’algebra lineare per sviluppatori

2

Python per la Data Science

-Intro + storia + installazione/configurazione (con virtual env)

-Valori, espressioni, variabili, operatori matematici

-Condizioni e operatori logici

-Cicli FOR

-Cicli WHILE

-Liste

-Dizionari

-Set

3

NumPy

-Ndarray

-Operazioni tra matrici (ndarray)

-Funzioni matematiche (seno, coseno, exp, ecc.)

-Indici, slicing

-Iterare su un ndarray

-Lavorare con gli shape (flatten, traspose, reshape)

-Unione di più ndarray

-Splitting di un ndarray in diversi subndarray

-Assegnamento e copia

-Arange, empty, eye, one, zeros

-All, any, nonzero, where

-Ordinamento

-Statistica (media, mediana, max, min, dev.std, quantili)

4

Pandas

-Pandas, DataFrame (intro su Pandas, csv, dataframe da zero, ecc.)

-Series (da numpy a pandas series, operazioni di base array monodimensionali)

-Indicizzazione, indici basati su date, ordinamento

-Selezione dati & statistiche (loc – iloc, head, describe)

-Raggruppamenti (groupby – count, sum, mean, …)

-Funzioni (apply & co) su colonne e righe

-Trattare i dati mancanti

-Combinare più dataframe

-Serie temporali (rolling)

5

SciKit-Learn

-Intro su SciKit-Learn

-Dataset disponibili (toy & real-world)

-Normalizzazione / Standardizzazione dati

-One-hot encoding

-Split dataset

-Modelli standard (esempio di classificazione con regressione logistica)

-Valutazione modelli (accuracy_score, F1_score, confusion matrix, classification report)

-K-fold cross validation

-Grid & Random Search

6

MatPlotLib & Seaborn

-Intro e ‘plot’ in entrambi

-BarPlot, ScatterPlot

-Figura, legenda, assi e titoli

-Immagini e ColorMesh / Countour

-Torte e violini + accenni agli svariati tipi di grafici possibili

-SubPlot

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8

Data Engineering & Data Visualization - Hero Level

Esercitazione completa su Data Engineering & Visualization

7

Bonus track! - Regressione Lineare e Funzione di Costo

-Il primo algoritmo di Machine Learning: La regressione Lineare

-La Funzione di Costo

-Esercitazione sulla Regressione Lineare

impara dai migliori nel campo dell'ai

Chi sono i tuoi docenti?

VINCENZO MARITATI

AI Researcher

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 Specialist

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.

Cosa saprai fare

al completamento del percorso di formazione?

Il percorso si conclude con una esercitazione finale Hero Level su Data Engineering & Data Visualization grazie alla quale gli Studenti metteranno in pratica quanto imparato e utilizzeranno nella pratica gli strumenti elencati.

REQUISITI: Non ci sono pre-requisiti per partecipare. Il corso è stato progettato anche per chi non possiede già un background in ambito scientifico/matematico/statistico o di programmazione.

perché scegliere data scientist starter kit

Percorso graduale from zero to Hero, studiato su misura per chi comincia

Lezioni erogate completamente in lingua italiana

Community su Discord per interagire con docenti e altri Studenti

Corsi che ti fanno acquisire competenze richieste dal mercato del lavoro

Percorso modulare on demand fruibile in autonomia nel pieno rispetto della tua agenda e dei tuoi ritmi

Contenuti sempre aggiornati

Esercitazioni pratiche in applicazione di casi reali

Certificazione rilasciata al superamento dell’esercitazione finale

I nostri Studenti

dicono di noi…

Nonostante la complessità degli argomenti trattati, personalmente ho trovato tutto molto comprensibile e chiaro. Valuto il livello di interazione con il docente, molto alto. Enzo si è sempre mostrato tranquillo nell’esposizione e sempre propenso al chiarimento secondo necessità, molto determinato al raggiungimento dell’obiettivo e quindi assolutamente disponibile.

I punti di forza del corso sono stati l’ordine e la precisione con cui vengono esposti gli argomenti, la possibilità di rivedere le lezioni e il materiale messo a disposizione davvero vasto ed esaustivo, oltre al docente assolutamente fantastico! 😊

Doriana C.

Il corso è strutturato in modo fantastico. Sicuramente l’interazione con un Docente (e che Docente… Vincenzo è praticamente un Genio) mi ha dato modo di apprezzare e capire almeno le basi per affrontare un progetto completamente da Zero!

La parte più interessante? Praticamente tutto!!! Il consiglio che mi sento di dare ai nuovi studenti è sicuramente ascoltare tutte le parole del docente (magari rivedendo più volte i video delle lezioni). Non ho mai visto un professore così disponibile e minuzioso nelle risposte, sia in lezione Live che sul Discord.

L’idea di predisporre la creazione di una community per quanto mi riguarda è un’idea vincente.

Solo così è possibile scambiare, idee, problemi e soluzioni nel modo più facile e veloce, sia con gli altri studenti che con i professori. Grazie per la bella esperienza.

Alessandro S.

Il docente è stato sempre attento ai dubbi esposti nel corso delle lezioni e ha risposto sempre in maniera esauriente alle domande poste, cercando di illustrare anche con esempi pratici le spiegazioni fornite. Ha inoltre mostrato sempre una grande disponibilità alle richieste di chiarimento anche fuori dal normale orario delle lezioni.

Marco C.

Sono davvero molto soddisfatto del corso. È stato cristallino, esaustivo e completo in ogni sua parte, per questo se dovessi dargli sarebbe un 11!
Penso di poter sfruttare al 100% le nozioni apprese e consiglio vivamente il corso sia perchè il docente è eccezionale sia per come è stato strutturato.

Antonio D.

Linea diretta con i docenti su Discord

Mentoring costante e una community con cui interagire. Avrai a disposizione un canale per ogni corso dello Starter Kit, un server sempre attivo dove trovare tutti gli iscritti al corso e i docenti di DataMasters.

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GARANZIA SODDISFATTI O RIMBORSATI

Hai 14 giorni di tempo per ripensarci e chiedere il rimborso del 100% dell’importo pagato 

CERTIFICAZIONE RICONOSCIUTA

Al termine del percorso formativo riceverai un certificato, previo superamento del Project Work finale

FAQ

Il Data Scientist Starter Kit è un percorso formativo completo per iniziare la tua carriera nella Data Science e acquisire le skills trasversali che caratterizzano le figure professionali più richieste dal mercato. Una serie di 8 corsi in cui potrai apprendere le basi di Python per la Data Science, applicare le tecniche di Data Engineering utilizzando Numpy, Pandas e ScikitLearn e illustrare i risultati ottenuti tramite Data Visualization con MatplotLib e Seaborn.

Il Data Scientist Starter Kit è la porta di accesso alle competenze del futuro e non richiede alcun background.

Lo abbiamo progettato per accompagnare chiunque nel percorso per diventare esperto di dati, partendo da zero.

Alla fine del corso saranno state acquisite le skills fondamentali della Data Science in maniera graduale ed incrementale. Partendo dalle basi del Machine Learning e dopo aver appreso come operare con Python in ambito Data Science, si passa alla Data Engineering con Numpy, Pandas e ScikitLearn. Successivamente si acquisiscono le tecniche di Data Visualization, imparando ad utilizzare i tools principali come MatPlotLib e Seaborn. Si passa quindi allo studio della Regressione Lineare, il primo algoritmo per muovere i primi passi in ambito Machine Learning. Il percorso si conclude con un intero modulo nel quale utilizzare tutti gli strumenti visti durante le lezioni in una esercitazione Hero Level che analizza un Dataset di uno dei più grandi e-commerce del mondo.

Il Data Scientist Starter Kit  è 100% on-demand, strutturato in 8 corsi, ognuno dei quali suddiviso in videolezioni, fruibili online sulla piattaforma DataMasters, in totale autonomia.

Sì. Dal 25 Agosto sarà attivo un server dedicato su Discord, accessibile a tutti gli iscritti al Data Scientist Starter Kit, per interagire in tempo reale con gli altri studenti e con i docenti dei corsi.

Sì, al termine del corso e del superamento dell’ultimo assignment riceverai una certificazione sul conseguimento del Data Scientist Starter Kit by DataMasters che potrai aggiungere al tuo profilo LinkedIn. Certificazione con codice univoco di identificazione che attesta le ore di corso effettuate e le competenze acquisite.

Puoi pagare con carta di credito o Google Pay direttamente dal link di acquisto nella pagina. Se vuoi pagare con bonifico o altri metodi di pagamento contattaci su team@datamasters.it

Sì, il Data Scientist Starter Kit prevedere una garanzia del 100% soddisfatti o rimborsati. Se non sei soddisfatto potrai chiedere entro 14 giorni dall’acquisto un rimborso totale dell’importo speso.

Assolutamente sì. Basta completare la fase di registrazione inserendo i propri dati per ricevere in automatico la fattura.

Sì. Per acquisti di gruppi aziendali o team prevediamo forti sconti personalizzati in base alla numerosità del team. Contattaci su team@datamasters.it se sei interessato a questa modalità.

Non c’è nessun limite temporale. Tutte le lezioni sono on-demand e fruibili secondo le preferenze di ogni utente.

Sì, tutte le lezioni sono accessibili senza limiti.

Sì, tutti i corsi hanno un’impronta fortemente pratica, i docenti fanno largo utilizzo dei tools utilizzati in Data Science per illustrare concetti e tecniche. Inoltre il modulo finale è interamente dedicato ad una esercitazione Hero Level nel quale si applicano tutti gli strumenti visti durante le lezioni e si analizza il Dataset di uno dei più grandi e-commerce del mondo.

Per qualsiasi informazione puoi scriverci a team@datamasters.it

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