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Durata

5 giorni

Prezzo

1800,00 €

Lingua

Italiano
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Corso
Modalità di pagamento

Il pagamento dell’intera quota di partecipazione ai corsi deve essere effettuato con Bonifico Bancario anticipato alla conferma di attivazione corso, tramite le seguenti coordinate bancarie intestate a Global learning srl:

UNICREDIT IBAN IT 84 Z 02008 05108 000401453196

Termini e condizioni
Oggetto
Oggetto delle presenti Condizioni Generali è la fornitura da parte di Global learning dei propri servizi formativi.
Iscrizione
Le iscrizioni ai corsi nelle date previste dal Calendario Corsi possono essere effettuate tramite prenotazione telefonica o via mail, a cui deve seguire conferma scritta, attraverso la compilazione del Form di iscrizione o inviando via email, debitamente compilato in ogni sua parte e sottoscritto. L’iscrizione è confermata al ricevimento del corrispettivo da parte di Global learning.
Disdetta
L’iscrizione al corso a calendario o l’ordine per un corso dedicato possono essere annullati o rinviati senza oneri se comunicati almeno 10 giorni lavorativi prima della data di inizio del corso. Dopo tale data o nel caso di mancata disdetta o qualora il partecipante interrompa la frequenza al corso per motivi non attribuibili a Global learning è dovuto l’intero corrispettivo. È ammessa la sostituzione del partecipante.
Rinvio e Annullamento Corsi
Global learning potrà, entro 10 giorni lavorativi dalla data di inizio o per cause di forza maggiore anche in data successiva, rinviare o cancellare i corsi, dandone comunicazione scritta o telefonica al Cliente.
Corrispettivi
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Python for Data Scientist

Codice: DSW12

Questo corso insegna gli strumenti di base e le librerie che Python per eseguire analisi e calcoli su
dataset e per rappresentarne graficamente i risultati A chi è rivolto? E’ dedicato a chi vuole acquisire i
concetti introduttivi e fondamentali del Python per dedicarsi allo studio del data science.

Modalità di erogazione
In aula o Live Virtual Classroom

Esame


Attestato di partecipazione
Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza

Contenuti del corso
  • Lo sviluppo tramite Notebook
  • Strutture dati e costrutti base in Python
  • La libreria NumPy
  • Data Visualization con Matplotlib
  • Curve fitting
  • Strutture di dati in Pandas (I)
  • Data Visualization con Matplotlib e Seaborn
  • Accesso a basi di dati
  • Data Wrangling in Pandas (II)
  • Data Visualization con Bokeh
  • Introduzione all'Advanced Analytics
  • Best practices per il Machine Learning con Python
  • Data preparation
  • Model building
  • Miglioramento delle performance : Bayesian Deep Neural Networks
Partecipanti

Data Scientist

A chi si rivolge
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magna aliqua.

Prerequisiti
  • Conoscenza di base di almeno un linguaggio funzionale (preferibilmente Python o R)
  • Conoscenza di base delle principali tecniche di rappresentazione dati
  • Conoscenza di tecniche statistiche di base (media, mediana, moda, deviazione standard, densità di
    probabilità)
  • Familiarità con basi dati relazionali
  • Familiarità di base di calcolo vettoriale (somma di vettori, rotazioni ecc.)
  • Familiarità con tecniche di rappresentazione dei dati (istogrammi, grafici a linee, grafici a torta ecc.)
  • Familiarità con ambienti unix e uso dei commandi basi da shell
Obiettivi

Il corso ha l’obiettivo di trasferire:

  • la capacità di scegliere gli strumenti adatti per svolgere una analisi dati con Python
  • la conoscenza operativa degli strumenti di base per data preparation con Python
  • la conoscenza operativa dei metodi grafici per rappresentare i risultati di una analisi
  • la conoscenza di alcuni strumenti di base per il calcolo scientifico
  • la conoscenza di librerie più note per la visualizzazione di dati con Python
  • la capacità di progettare sistemi capaci di apprendere in modo automatico dai dati.
  • la capacità di costruire modelli di Data Mining, Machine Learning e Deep Learning per fini descrittivi,
    diagnostici, previsionali e prescrittivi.

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