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.
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Python per la Data Science
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science con Python e R
Instructeur : Carlo Sansone
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Acquisire raccogliere organizzare elaborare e modellare i dati
- Catégorie : Analizzare dati strutturati e non strutturati
- Catégorie : Problem solving proattivo
- Catégorie : Scrittura di codici in maniera corretta ed efficace
Détails à connaître
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11 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours
Questa settimana imparerai come usare NumPy, Pandas e Matplotlib per l’importazione, manipolazione e visualizzazione dei dati.
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Vedrai come implementare le reti neurali feedforward in scikit-learn e come passare da queste al deep learning con PyTorch.
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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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Sei arrivato alla fine del percorso: mettiti alla prova con l'esame finale che ho preparato per te.
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Instructeur
Offert par
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Foire Aux Questions
Il 20 maggio 2021. On the 20th of May 2021.
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