Agile Methodology: Principles, Uses and Framework
December 19, 2024
Article
Diventa un esperto dei dati con Python e R. Crea le basi per la tua carriera da Data Scientist. Esegui analisi su data set reali e impara ad utilizzare correttamente R e Python
Instructors: Carlo Sansone
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Intermediate level
Conoscenze di programmazione di base
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Recommended experience
Intermediate level
Conoscenze di programmazione di base
Apprenderai le basi per realizzare un programma in Python e riconoscere i principali comandi
Conoscere ed utilizzare le principali istruzioni e strutture dati in R nei tipici metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Conoscere le architetture di reti neurali artificiali, sia shallow che deep
Utilizzare le reti neurali artificiali per la classificazione, segmentazione e object detection
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Questa Specialization è rivolta a quanti vogliano acquisire competenze di base nell’ambito della programmazione in Python e imparare ad utilizzare R e Python per risolvere problemi nell’ambito della Data Science. Attraverso i tre corsi, apprenderai come sono organizzate le strutture dei dati in R, come operare con il data wrangling e quali sono le principali tecniche di data visualization più utilizzate in ambito aziendale. Imparerai poi a usare Numpy e Pandas per la gestione dei dati e Matplotlib per la loro visualizzazione, e a risolvere problemi di classificazione, object detection e segmentazione semantica con PyTorch. L’esame finale ti permetterà di sviluppare capacità critiche di lettura dei dati e per valutare senza bias il lavoro dei tuoi colleghi.
Applied Learning Project
Gli studenti dovranno mettere in pratica le conoscenze e capacità acquisite durante i tre corsi e nei laboratori appositamente progettati. Agli studenti sarà inoltre chiesto di analizzare e valutare il lavoro di altri studenti: saper leggere, comprendere e valutare senza bias il lavoro altrui è un requisito fondamentale per il successo di una carriera da data scientist!
Impara i Principi base della Programmazione in Python, i Linguaggi Interpretati e gli Ambienti di Sviluppo
Impara a conoscere la programmazione orientata agli oggetti e i costrutti più utilizzati: classi, oggetti, ereditarietà multipla
Utilizza in modo appropriato i Moduli e Package. Impara come gestire i Files ed eccezioni e come accedere a Data Base
Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2
Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
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
Founded in 1224, Federico II is the oldest lay University in Europe. With its "Federica Web Learning" Center, it is the leader in Europe for open access multimedia education, and in the world's top ten for the production of MOOCs for providing new links between higher education and lifelong learning. Find out more on www.federica.eu.
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Time to completion can vary based on your schedule and experience level, but most learners are able to complete the Specialization in about 4 months.
This specialization is designed to train data scientists. Basic programming knowledge is recommended.
We suggest taking the first course to start, the order for the second and third courses is then up to the learner.
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
With this specialization you will be able to develop the skills necessary to be able to easily program in Python and R to solve problems in the field of Data Science.
This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.