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

4.2

звезд

Оценки: 23

Flora Amato и еще 3 преподавателя

от партнера

Специализация Data Science con Python e RНеаполитанский университет имени Фридриха II

Чему вы научитесь

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

Приобретаемые навыки

PyTorch NumPy Pandas Matplotlib
Python Programming
Regressione LASSO PLS Ridge lineare multipla
Regressione e clustering con R
dplyr tidyverse ggplot2 tidyr
Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Acquisire raccogliere organizzare elaborare e modellare i dati
Problem solving proattivo
Scrittura di codici in maniera corretta ed efficace
Analizzare dati strutturati e non strutturati

Специализация: общие сведения

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.

Проект прикладного обучения

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!

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Средний уровень

Ориентировочное время на прохождение: 3 месяца

Рекомендуемый темп: 5 ч/неделю

Итальянский

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Средний уровень

Ориентировочное время на прохождение: 3 месяца

Рекомендуемый темп: 5 ч/неделю

Итальянский

О специализации

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

Специализация включает несколько курсов: 3

Курс1

Курс 1

Python: Istruzioni per l’uso

4.1

звезд

Оценки: 25

Il Corso fornisce i principi di programmazione, le tecniche e gli strumenti di Python, linguaggio interpretato orientato agli oggetti molto utilizzato in molteplici contesti scientifici ed aziendali.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello, supporta diversi paradigmi di programmazione, come il paradigma object-oriented (con supporto all'ereditarietà multipla), imperativo e funzionale. Ha ottenuto un enorme successo nelle comunità dei programmatori grazie al connubio unico tra la semplicità di apprendimento e la potenza offerta dalle sue librerie. Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.

Курс2

Курс 2

Machine Learning e Data Mining in R

Il corso Machine Learning e Data Mining in R è rivolto a chiunque voglia avere una pratica panoramica delle tecniche di apprendimento automatico, dalle più interpretabili - come l’analisi di regressione, delle componenti principali e dei gruppi - a quelle più flessibili come le reti neurali artificiali, sia shallow che deep - e le più ricorrenti problematiche di analisi e modellazione di dati e problemi reali - come collinearità, overfitting, regolarizzazione e knowledge transfer.

La modalità di erogazione del corso è di tipo learning by doing, mediante una continua implementazione in R dei concetti esposti. Le diverse unità ti verranno prima illustrate a voce, per permetterti di ricordare e capire, e poi rese disponibili sotto forma di reading, per permetterti di analizzarne criticamente il contenuto. Alla fine di ogni unità, verrai messo alla prova attraverso open Lab in ambiente di sviluppo RStudio, che ti permetteranno di applicare i metodi trattati nel corso ai tanti data set reali che ti saranno forniti. Ti verrà infine richiesto di valutare i tuoi progressi mediante graded quiz contenenti domande a risposta multipla. Non rimandare: Machine Learning e Data Mining in R sono ora a portata di mano!

Курс3

Курс 3

Python per la Data Science

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.

Il core del corso è rappresentato dall’utilizzo dei notebook: una nuova forma di fruizione dei contenuti didattici in cui testo e teoria sono affiancati a numerosi codici eseguibili e modificabili. Il formato è visivamente simile ad un file PDF a cui si aggiunge l’interattività tipica dei prodotti software. Il risultato? Un corso fortemente interattivo a vocazione pratica in cui, codice dopo codice, si manipolano dati fino a giungere ad esempi avanzati di image processing. Non ti resta altro da fare che iscriverti al Corso e metterti alla prova con “Python per la Data Science”: ti aspetto! Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.

Преподаватели

от партнера

Неаполитанский университет имени Фридриха II

Часто задаваемые вопросы

Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
Сколько времени занимает получение специализации?
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.
What background knowledge is necessary?
This specialization is designed to train data scientists. Basic programming knowledge is recommended.
Do I need to take the courses in a specific order?
We suggest taking the first course to start, the order for the second and third courses is then up to the learner.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
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.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Специализация Data Science con Python e R

Чему вы научитесь

Приобретаемые навыки

Специализация: общие сведения

Проект прикладного обучения