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Machine Learning courses

Machine learning courses cover algorithms and concepts for enabling computers to learn from data and make decisions without explicit programming. Build your skills in NLP, deep learning, MLOps and more.

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Capire il Machine Learning

BasicLivello di competenza
4.8+
12.094 revisioni
2 h
Unintroduzione allapprendimento automatico senza bisogno di programmare.

Programma

Fondamenti di apprendimento automatico in Python

4.5+
9 revisioni
16 h
Impara larte dellapprendimento automatico e diventa un maestro nella predizione, nel riconoscimento dei modelli e negli albori dellapprendimento profondo e dellapprendimento per rinforzo.

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Corso

Apprendimento supervisionato con scikit-learn

IntermedioLivello di competenza
4.8+
9573 revisioni
4 h
Sviluppa le tue competenze di machine learning con scikit-learn in Python. Usa dataset reali in questo corso interattivo e realizza previsioni efficaci.

Corso

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12.094 revisioni
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Unintroduzione allapprendimento automatico senza bisogno di programmare.

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Apprendimento non supervisionato in Python

IntermedioLivello di competenza
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1226 revisioni
4 h
Impara a raggruppare, trasformare, visualizzare ed estrarre informazioni utili da set di dati non etichettati usando scikit-learn e scipy.

Corso

Concetti di MLOps

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3009 revisioni
2 h
Scopri come MLOps porta i modelli di machine learning da notebook locali a modelli funzionanti in produzione con reale valore aziendale.

Corso

Classificatori lineari in Python

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362 revisioni
4 h
In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.

Corso

Introduzione a MLflow

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890 revisioni
4 h
Scopri come usare MLflow per semplificare la creazione di applicazioni di machine learning e approfondisci tracking, progetti e modelli.

Corso

Deployment e ciclo di vita in MLOps

AvanzatoLivello di competenza
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1026 revisioni
4 h
In questo corso scoprirai il moderno framework MLOps, esplorando il ciclo di vita e limplementazione dei modelli di machine learning.

Corso

Extreme Gradient Boosting con XGBoost

IntermedioLivello di competenza
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286 revisioni
4 h
Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning allavanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.

Corso

Machine Learning end-to-end

IntermedioLivello di competenza
4.7+
406 revisioni
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Entra nel mondo dellapprendimento automatico e scopri come progettare, addestrare e implementare modelli end-to-end.

Corso

Validazione dei modelli in Python

IntermedioLivello di competenza
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1021 revisioni
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Impara le basi della validazione dei modelli, le tecniche di validazione e inizia a creare modelli validati e super efficaci.

Corso

Analisi di cluster in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
1110 revisioni
4 h
In questo corso imparerai lapprendimento non supervisionato usando tecniche come il clustering gerarchico e k-means con la libreria SciPy.

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CI/CD per Machine Learning

AvanzatoLivello di competenza
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460 revisioni
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Migliora il tuo sviluppo di machine learning con CI/CD usando GitHub Actions e il controllo delle versioni dei dati

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Supervised Learning in R: Regression

IntermedioLivello di competenza
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108 revisioni
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In questo corso imparerai come prevedere cosa succederà usando la regressione lineare, i modelli additivi generalizzati, le foreste casuali e xgboost.

Corso

Machine Learning per la finanza in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
242 revisioni
4 h
Modella e prevedi i valori dei dati azionari con modelli lineari, decision tree, random forest e neural network.

Corso

Concetti di Monitoring per il Machine Learning

IntermedioLivello di competenza
4.8+
572 revisioni
2 h
Scopri le sfide nel monitorare i modelli di Machine Learning in produzione, tra cui drift dei dati e concetti, e come gestire il degrado del modello.

Corso

Machine Learning con PySpark

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786 revisioni
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Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.

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MLOps completamente automatizzato

IntermedioLivello di competenza
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396 revisioni
4 h
Scopri larchitettura MLOps, le tecniche CI/CD/CM/CT e i modelli di automazione per implementare sistemi ML in grado di fornire valore nel tempo.

Corso

Analisi del carrello in Python

IntermedioLivello di competenza
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310 revisioni
4 h
Scopri le regole di associazione nellanalisi del paniere di mercato con Python usando i dati di una libreria e creando consigli sui film.

Corso

Natural Language Processing con spaCy

IntermedioLivello di competenza
4.7+
690 revisioni
4 h
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Corso

Feature Engineering per NLP in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
159 revisioni
4 h
Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per lapprendimento automatico.

Corso

Ottimizzazione degli iperparametri in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
891 revisioni
4 h
Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.

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How to Become a Machine Learning Engineer in 2026

Learn how to become a machine learning engineer and discover why it is one of the most lucrative and dynamic career paths in the data world.
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33 Machine Learning Projects for All Levels in 2026

Machine learning projects for beginners, final year students, and professionals. The list consists of guided projects, tutorials, and example source code.
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Abid Ali Awan

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Top 12 Machine Learning Engineer Skills To Start Your Career

Master these skills to become a job-ready machine learning engineer in 2024.
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Natassha Selvaraj

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Ready to apply your skills?

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    Frequently asked questions

    Is machine learning easy to learn?

    DataCamp's beginner machine learning courses are a lot of hands-on fun, and they provide an excellent foundation for machine learning to advance your career or business. Within weeks, you'll be able to create models and generate predictions and insights. You'll also learn foundational knowledge of Python and R and the fundamentals of artificial intelligence.

    After that, the learning curve gets a bit steeper. Machine learning careers require a deeper understanding of statistics, math, and software engineering, all of which can be mastered at DataCamp.

    What is machine learning used for?

    In a nutshell, machine learning is a type of artificial intelligence whose algorithms, as they acquire data, produce analytical models and make predictions with little to no human intervention.

    It's difficult to find an industry that doesn't use machine learning. For example, marketers use machine learning to forecast returns on investments in marketing campaigns. Likewise, purchasing departments use machine learning to predict needed inventory.

    Businesses of all kinds use machine learning to predict customer behavior, map supply chains, and forecast revenues. Machine learning is used to predict health outcomes and to improve patient satisfaction. Machine learning helps scientists model climate change scenarios, including possible solutions.

    More specifically, machine learning is used in smart devices, search engines, and streaming services (when Netflix suggests a show or movie based on your viewing history, that's machine learning).

    What jobs can you get with machine learning skills?

    Machine learning skills are valuable in programming, data science, and other computer engineering disciplines. In addition, machine learning is a must for anyone wanting to work in robotics!

    Not all jobs that require machine learning are in tech though. For example, linguists use machine learning to track ever-changing languages and dialects. In addition, business departments, such as marketing, accounting, logistics, and purchasing, to name a few, increasingly need machine learning experts to help them make informed business decisions. Knowing machine learning can give you a step up in nearly any position, as modeling and predicting are critical business needs.

    Are machine learning skills in demand?

    Yes, machine learning skills are in high demand. According to a report by the World Economic Forum, demand for AI and ML specialists is expected to grow by 40% between 2023 and 2027.

    How much math do I need to take a machine learning course?

    If you're looking to develop a high-level understanding of machine learning concepts, you don't need much math. If you want to dive deeper and make machine learning your career (as opposed to an added value to your existing career), a foundation in statistics and algebra is helpful. If you don't have a mathematical background, that's okay. We'll teach you everything you need, and our instructors are a lot less scary than your high school calculus teacher.

    Do I need to download machine learning software to learn on DataCamp?

    You do not need to download anything while learning with DataCamp. All the tools we use are web-based.

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