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Python per Data Mining Machine Learning e Deep Learning

Overview

I dati vengono considerati l’oro dell’età contemporanea, perché si presentano in forma grezza e disorganizzata, ma possono nascondere informazioni di altissimo valore quando vengono opportunamente lavorati. Dai dati, infatti, si possono delineare i profili delle persone che acquistano i nostri prodotti, le loro preferenze, il loro stato sociale, le loro abitudini,… Grazie alle tecniche di Machine Learning ed Intelligenza Artificiale, possiamo sfruttare le informazioni nascoste nelle trame del fitto groviglio di dati a nostra disposizione per elaborare strategie imprenditoriali vincenti, migliorare i processi decisionali, ottimizzare i flussi aziendali ed automatizzare le procedure manuali o ripetitive, al fine di massimizzare l’efficienza e i profitti della nostra attività. Le macchine sono per definizione veloci, precise e, sempre di più, capaci di apprendere: imparare a sfruttarne l’enorme potenziale, con criterio e senso di responsabilità, significa renderle instancabili alleate nello sviluppo del nostro business. Il corso si propone di esplorare e sperimentare le moderne tecniche, oggi esistenti sul mercato e nel panorama scientifico mondiale, per organizzare, processare, visualizzare e analizzare i dati, nonché conoscere i più utilizzati algoritmi di Machine Learning ed Intelligenza Artificiale, applicati a diversi settori dell’industria.

Programma

Data Analytics
Fondamenti di Python.
Utilizzo delle librerie fondamentali (NumPy, Pandas).
Importare i dati da file o da remoto tramite APIs.
Aggregare, pulire e preparare i dati.
Estrarre statistiche e analizzare i dati.
Visualizzazione tramite Matplotlib e Seaborn (Pie, Line, Column, Histogram, Scatter, Area and Regression charts).
Machine Learning
Predictive Analytics (Regressioni lineari; Regressioni Logistiche; Clustering).
Artificial Intelligence
Supervised Learning (SVMs; NNs; Random forest; Bayesian Networks).
Unsupervised Learning (K-Means; Hierarchical clustering).
Deep Learning e Reti neurali.

In breve
date_range
Sessioni
Bologna, lunedì e mercoledì dal 11 settembre 2023,
14.00-18.00
school
Docenti
Emanuele Spinella
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Area Tematica
Information Technology
Product Specialist
person
Francesca D'Ambrosio
phone
051 4151948
mail
Scrivici

Sessioni

Data Orari Sede Durata
dal 11 Set 2023 Guarda info e date dalle 14:00
alle 18:00
Bologna 120H
Informazioni

Orari

dalle 14:00
alle 18:00

Durata

120H

Luoghi

Via Bassanelli Sario, 11 40129 Bologna BO

Referente

Francesca D'Ambrosio

Scrivici

Promozioni

Prezzo scontato per gli associati Confindustria Emilia Area Centro

Specifiche date e orari

lunedì e mercoledì dal 11 settembre 2023,
14.00-18.00

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