Об этом курсе

Недавно просмотрено: 1 866
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 3 в программе
Средний уровень

Прибл. 31 час на выполнение
Итальянский

Чему вы научитесь

  • 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

Приобретаемые навыки

  • Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
  • Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 3 в программе
Средний уровень

Прибл. 31 час на выполнение
Итальянский

от партнера

Placeholder

Неаполитанский университет имени Фридриха II

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

9 ч. на завершение

Elementi di R

9 ч. на завершение
10 видео ((всего 26 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
Неделя
2

Неделя 2

7 ч. на завершение

Apprendimento automatico non supervisionato

7 ч. на завершение
6 видео ((всего 18 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
Неделя
3

Неделя 3

13 ч. на завершение

Apprendimento automatico supervisionato

13 ч. на завершение
9 видео ((всего 55 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Reti Neurali e Deep Learning

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 13 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

Специализация Data Science con Python e R: общие сведения

Data Science con Python e R

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.