Scienziato specializzato in apprendimento automatico in Python

Aggiornato 03/2026

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
Apprendimento supervisionato con scikit-learn
Sviluppa le tue competenze di machine learning con scikit-learn in Python. Usa dataset reali in questo corso interattivo e realizza previsioni efficaci.
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
Apprendimento non supervisionato in Python
Impara a raggruppare, trasformare, visualizzare ed estrarre informazioni utili da set di dati non etichettati usando scikit-learn e scipy.
Project
bonus
Clustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
5
Classificatori lineari in Python
In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.
Course
6
Machine Learning con modelli ad alberi in Python
In questo corso imparerai come usare modelli basati su alberi e insiemi per la regressione e la classificazione usando 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 con XGBoost
Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning all'avanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.
Course
9
Analisi di cluster in Python
In questo corso imparerai l'apprendimento non supervisionato usando tecniche come il clustering gerarchico e k-means con la libreria SciPy.
Course
10
Riduzione della dimensionalità in Python
Capisci il concetto di ridurre la dimensionalità dei tuoi dati e impara le tecniche per farlo in Python.
Course
11
Preprocessing per il Machine Learning in Python
Scopri come pulire e preparare i tuoi dati per l'apprendimento automatico!
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 per il Machine Learning in Python
Crea nuove funzionalità per migliorare le prestazioni dei tuoi modelli di Machine Learning.
Course
14
Validazione dei modelli in Python
Impara le basi della validazione dei modelli, le tecniche di validazione e inizia a creare modelli validati e super efficaci.
Course
15
Ottimizzazione degli iperparametri in Python
Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.
Skill Assessment
bonus
Machine Learning Fundamentals in Python
Course
18
Natural Language Processing (NLP) in Python
Impara a gestire l'analisi del testo con le tecniche essenziali di NLP, dalla pre-elaborazione ai modelli avanzati di trasformatori.
Course
19
Natural Language Processing con spaCy
Course
20
Feature Engineering per NLP in Python
Impara i trucchi per prendere le informazioni utili da un testo e trasformarle in un formato che va bene per l'apprendimento automatico.
Course
21
Introduzione al Deep Learning con PyTorch
Impara a creare la tua prima rete neurale, a regolare gli iperparametri e ad affrontare problemi di classificazione e regressione in PyTorch.
Course
22
Deep Learning intermedio con PyTorch
Scopri le architetture di deep learning di base come CNN, RNN, LSTM e GRU per modellare immagini e dati sequenziali.
Course
23
Elaborazione di immagini in Python
Impara a lavorare, trasformare e modificare le immagini come vuoi.
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 con PySpark
Impara a fare previsioni dai dati con Apache Spark, usando alberi decisionali, regressione logistica, regressione lineare, insiemi e pipeline.
Course
26
Vincere una competizione Kaggle con Python
Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.