Scienziato specializzato in apprendimento automatico in Python

Aggiornato 12/2025

Scopri il machine learning con Python e prova a diventare uno scienziato del machine learning. Scopri l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e profondo.

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Descrizione del programma

Scienziato specializzato in apprendimento automatico in Python

Padroneggia le competenze essenziali di Python per l'apprendimento automaticoInizia il tuo percorso per diventare uno scienziato del machine learning con questo corso completo su Python. Fai pratica con tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e profondo mentre lavori con dati reali. Alla fine di questo percorso, avrai la sicurezza e le competenze per affrontare problemi complessi di machine learning e creare modelli predittivi efficaci.

Dalle basi di Python al machine learning avanzato

Che tu sia un principiante di Python o un programmatore esperto, questo percorso fa al caso tuo. Inizierai imparando le basi della programmazione Python e passerai velocemente a concetti avanzati di machine learning. Il programma di studi, messo insieme con cura, include:

Apprendimento supervisionato con scikit-learn
Tecniche di apprendimento non supervisionato come il clustering e la riduzione della dimensionalità
Classificatori lineari e modelli basati su alberi
Potenziamento del gradiente con XGBoost
Ingegneria delle caratteristiche e pre-elaborazione per l'apprendimento automatico
Analisi delle serie temporali e previsioni
Elaborazione del linguaggio naturale con spaCy
Deep learning con PyTorch
Apprendimento automatico distribuito con PySpark

Imparare con progetti reali

Metti in pratica le tue abilità in progetti reali che rispecchiano le sfide che gli scienziati del machine learning affrontano nel mondo del lavoro. Lavorerai con diversi tipi di dati, dal comportamento dei clienti alle immagini e ai testi, per risolvere problemi del mondo reale. Grazie alla modellazione predittiva per l'agricoltura, al raggruppamento delle specie di pinguini antartici e alla previsione della durata del noleggio dei film, potrai fare pratica con compiti complessi di machine learning. In più, scoprirai come fare bene nelle gare di Kaggle, migliorando la tua abilità di creare modelli che funzionano alla grande. Questi progetti ti aiuteranno a creare un portfolio interessante per mostrare le tue competenze nel campo dell'apprendimento automatico ai potenziali datori di lavoro.Preparati per il mondo del lavoro con competenze super richiesteL'apprendimento automatico è una delle competenze più richieste nel mondo del lavoro di oggi. Finendo questo percorso, sarai pronto per:

Candidati per lavori come ricercatore nel campo dell'apprendimento automatico in vari settori
Lavorare con i team di data science per risolvere problemi complicati Partecipa alle gare e agli hackathon di Kaggle.
Approfondisci la tua specializzazione in cose come la PNL, la visione artificiale o i big data.

Perché Python per il machine learning?Python è diventato il linguaggio preferito per l'apprendimento automatico grazie alla sua semplicità, versatilità e al suo vasto ecosistema di potenti librerie. Con strumenti come scikit-learn, PyTorch e PySpark, Python ti permette di usare algoritmi di machine learning in modo efficiente e di adattarli per gestire grandi quantità di dati. Padroneggiare Python per il machine learning ti aprirà un sacco di possibilità in questo campo che sta crescendo un sacco.

Scopri il tuo potenziale come scienziato nel campo dell'apprendimento automatico

Sei pronto a fare il primo passo verso una carriera interessante nel machine learning? Iscriviti oggi stesso al corso Machine Learning Scientist in Python Track e impara le competenze e la sicurezza necessarie per affrontare le sfide del machine learning nel mondo reale. Grazie a lezioni tenute da esperti, progetti pratici e una comunità di apprendimento che ti sostiene, sarai sulla buona strada per diventare uno scienziato nel campo dell'apprendimento automatico.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo programma

Course
1
Supervised Learning with scikit-learn
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Project
bonus
Predictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
3
Unsupervised Learning in Python
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Project
bonus
Clustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
5
Linear Classifiers in Python
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Course
6
Machine Learning with Tree-Based Models in Python
In this course, you'll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.
Project
bonus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
8
Extreme Gradient Boosting with XGBoost
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
9
Cluster Analysis in Python
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Course
10
Dimensionality Reduction in Python
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
11
Preprocessing for Machine Learning in Python
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Course
12
Machine Learning for Time Series Data in Python
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Course
13
Feature Engineering for Machine Learning in Python
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
14
Model Validation in Python
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
15
Hyperparameter Tuning in Python
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
bonus
Machine Learning Fundamentals in Python
Course
18
Natural Language Processing (NLP) in Python
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
Course
19
Natural Language Processing with spaCy
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
20
Feature Engineering for NLP in Python
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
21
Introduction to Deep Learning with PyTorch
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Course
22
Intermediate Deep Learning with PyTorch
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Course
23
Image Processing in Python
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Course
24
Introduction to PySpark
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
25
Machine Learning with PySpark
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Course
26
Winning a Kaggle Competition in Python
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.