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Università di Napoli Federico II

Python per la Data Science

Carlo Sansone

Dozent: Carlo Sansone

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 18 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 18 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Imparare a manipolare e visualizzare i dati python, tramite l'uso di alcune librerie molto diffuse

  • Imparare a instanziare, addestrare ed utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn

  • Imparare ad usare i tool Keras e PyTorch per il deep learning

  • Instanziare e utilizzare una rete encoder/decoder per la segmentazione semantica e come usare reti deep pre-addestrate per la object detection

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Acquisire raccogliere organizzare elaborare e modellare i dati
  • Kategorie: Analizzare dati strutturati e non strutturati
  • Kategorie: Problem solving proattivo
  • Kategorie: Scrittura di codici in maniera corretta ed efficace

Wichtige Details

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11 Aufgaben

Unterrichtet in Italienisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Science con Python e R
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Questa settimana imparerai come usare NumPy, Pandas e Matplotlib per l’importazione, manipolazione e visualizzazione dei dati.

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Aufgaben3 Unbewertete Labore

Vedrai come implementare le reti neurali feedforward in scikit-learn e come passare da queste al deep learning con PyTorch.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Questa settimana entriamo nel dettaglio delle convolutional neural networks, focalizzandoci sugli aspetti di transfer knowledge.

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Toccherai con mano due casi studio avanzati che riguardano la segmentazione semantica e l’object detection.

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4 Videos2 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Sei arrivato alla fine del percorso: mettiti alla prova con l'esame finale che ho preparato per te.

Das ist alles enthalten

1 Video1 peer review1 Unbewertetes Labor

Dozent

Carlo Sansone
Università di Napoli Federico II
2 Kurse1.106 Lernende

von

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