Python per la Data Science è un corso cruciale per qualsiasi professionista che voglia analizzare grandi quantità di dati attraverso le più recenti tecniche di machine Learning e Deep learning.
Python per la Data Science
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Python per la Data Science
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Data Science con Python e R
Dozent: Carlo Sansone
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Wichtige Details
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11 Aufgaben
Unterrichtet in Italienisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Data Science con Python e R
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- 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
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.
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4 Videos2 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Questa settimana entriamo nel dettaglio delle convolutional neural networks, focalizzandoci sugli aspetti di transfer knowledge.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Toccherai con mano due casi studio avanzati che riguardano la segmentazione semantica e l’object detection.
Das ist alles enthalten
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
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Häufig gestellte Fragen
Il 20 maggio 2021. On the 20th of May 2021.
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