Descrizione del programma

Machine Learning for Everyone

Learn machine learning even if you have no coding experience with this collection of tutorials covering supervised learning, unsupervised learning, and deep learning.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo programma

Corso
1
Capire il Machine Learning
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Un'introduzione all'apprendimento automatico senza bisogno di programmare.
Un'introduzione all'apprendimento automatico senza bisogno di programmare.
Corso
2
Introduzione a Python
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Impara le basi dell’analisi dei dati con Python in sole 4 ore. Questo corso online ti introduce all’interfaccia di Python e ai pacchetti più usati.
Impara le basi dell’analisi dei dati con Python in sole 4 ore. Questo corso online ti introduce all’interfaccia di Python e ai pacchetti più usati.
Corso
3
Python - Livello Intermedio
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Migliora le tue competenze nella scienza dei dati creando visualizzazioni con Matplotlib e manipolando DataFrames con pandas.
Migliora le tue competenze nella scienza dei dati creando visualizzazioni con Matplotlib e manipolando DataFrames con pandas.
Corso
4
Introduzione alle funzioni in Python
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Impara a scrivere le tue funzioni in Python ed esplora concetti chiave come lo scoping e la gestione degli errori.
Impara a scrivere le tue funzioni in Python ed esplora concetti chiave come lo scoping e la gestione degli errori.
Corso
5
Strumenti per Python
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Continua a migliorare le tue competenze nella scienza dei dati imparando a usare gli iteratori e le comprensioni di lista.
Continua a migliorare le tue competenze nella scienza dei dati imparando a usare gli iteratori e le comprensioni di lista.
Corso
6
Pensare in modo statistico con Python (Parte 1)
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Metti le basi per pensare in modo statistico e parlare la lingua dei tuoi dati.
Metti le basi per pensare in modo statistico e parlare la lingua dei tuoi dati.
Corso
8
Apprendimento non supervisionato in Python
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Impara a raggruppare, trasformare, visualizzare ed estrarre informazioni utili da set di dati non etichettati usando scikit-learn e scipy.
Impara a raggruppare, trasformare, visualizzare ed estrarre informazioni utili da set di dati non etichettati usando scikit-learn e scipy.
Corso
9
Classificatori lineari in Python
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In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.
In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.
Corso
10
Machine Learning con modelli ad alberi in Python
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In questo corso imparerai come usare modelli basati su alberi e insiemi per la regressione e la classificazione usando scikit-learn.
In questo corso imparerai come usare modelli basati su alberi e insiemi per la regressione e la classificazione usando scikit-learn.
Corso
11
Extreme Gradient Boosting con XGBoost
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Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning all'avanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.
Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning all'avanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.
Corso
12
Analisi di cluster in Python
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In questo corso imparerai l'apprendimento non supervisionato usando tecniche come il clustering gerarchico e k-means con la libreria SciPy.
In questo corso imparerai l'apprendimento non supervisionato usando tecniche come il clustering gerarchico e k-means con la libreria SciPy.
Corso
13
Riduzione della dimensionalità in Python
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Capisci il concetto di ridurre la dimensionalità dei tuoi dati e impara le tecniche per farlo in Python.
Capisci il concetto di ridurre la dimensionalità dei tuoi dati e impara le tecniche per farlo in Python.
Corso
14
Preprocessing per il Machine Learning in Python
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Scopri come pulire e preparare i tuoi dati per l'apprendimento automatico!
Scopri come pulire e preparare i tuoi dati per l'apprendimento automatico!
Corso
15
Machine Learning per dati di serie temporali in Python
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Questo corso si concentra sull'ingegneria delle caratteristiche e sull'apprendimento automatico per i dati delle serie temporali.
Questo corso si concentra sull'ingegneria delle caratteristiche e sull'apprendimento automatico per i dati delle serie temporali.
Corso
16
Feature Engineering per il Machine Learning in Python
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Crea nuove funzionalità per migliorare le prestazioni dei tuoi modelli di Machine Learning.
Crea nuove funzionalità per migliorare le prestazioni dei tuoi modelli di Machine Learning.
Corso
17
Validazione dei modelli in Python
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Impara le basi della validazione dei modelli, le tecniche di validazione e inizia a creare modelli validati e super efficaci.
Impara le basi della validazione dei modelli, le tecniche di validazione e inizia a creare modelli validati e super efficaci.
Corso
19
Feature Engineering per NLP in Python
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Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per l'apprendimento automatico.
Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per l'apprendimento automatico.
Corso
20
Introduzione a TensorFlow in Python
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Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando TensorFlow.
Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando TensorFlow.
Corso
21
Introduzione al Deep Learning in Python
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Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando Keras 2.0 in Python.
Impara le basi delle reti neurali e come creare modelli di deep learning usando Keras 2.0 in Python.
Corso
22
Introduzione al Deep Learning con Keras
Mostra dettagliNascondi dettagli
Inizia a creare modelli di deep learning con Keras.
Inizia a creare modelli di deep learning con Keras.
Corso
23
Deep Learning avanzato con Keras
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Impara a sviluppare modelli di deep learning con Keras.
Impara a sviluppare modelli di deep learning con Keras.
Corso
24
Elaborazione di immagini in Python
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Impara a lavorare, trasformare e modificare le immagini come vuoi.
Impara a lavorare, trasformare e modificare le immagini come vuoi.
Corso
25
Image Modeling with Keras
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Impara a fare analisi delle immagini usando Keras con Python creando, addestrando e valutando reti neurali convoluzionali.
Impara a fare analisi delle immagini usando Keras con Python creando, addestrando e valutando reti neurali convoluzionali.
Corso
26
Ottimizzazione degli iperparametri in Python
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Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.
Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.
Corso
27
Fondamenti di PySpark
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Impara a usare la gestione distribuita dei dati e l'apprendimento automatico in Spark con il pacchetto PySpark.
Impara a usare la gestione distribuita dei dati e l'apprendimento automatico in Spark con il pacchetto PySpark.
Corso
28
Machine Learning con PySpark
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Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.
Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.
Corso
29
Vincere una competizione Kaggle con Python
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Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.
Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.

Per le aziende

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Docenti

Hugo Bowne-Anderson
Data Scientist
Justin Bois
Lecturer at the California Institute of Technology
Dan Becker
Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries
Benjamin Wilson
Director of Research at lateral.io
Katharine Jarmul
Founder, kjamistan
Sergey Fogelson
Head of Data Science, TelevisaUnivision
Nick Solomon
Data Scientist
Lore Dirick
Director of Data Science Education at Flatiron School
Chris Holdgraf
Fellow at the Berkeley Institute for Data Science
Mike Gelbart
Instructor, the University of British Columbia
Elie Kawerk
Senior Data Scientist
Zachary Deane-Mayer
VP, Data Science at DataRobot
James Chapman
Curriculum Manager, DataCamp
Ariel Rokem
Senior Data Scientist, University of Washington
Jeroen Boeye
Machine Learning Engineer @ Faktion
Robert O'Callaghan
Director of Data Science, Ordergroove
Shaumik Daityari
Business Analyst at American Express
Andrew Collier
Data Scientist @ Exegetic Analytics
Isaiah Hull
Economist
Kasey Jones
Research Data Scientist
Alex Scriven
Senior Data Scientist @ Atlassian
Miguel Esteban
Data Scientist & Founder
Rounak Banik
Data Scientist at Fractal Analytics
Yauhen Babakhin
Kaggle Grandmaster
Rebeca Gonzalez
Data Scientist, Hiberus Tecnologia
Hadrien Lacroix
Curriculum Manager at DataCamp
Sara Billen
Data Scientist at DataCamp
Lis Sulmont
Content Program Manager at Duolingo

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Prerequisiti

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Docenti

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