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Codice

DSW12

Durata

5 giorni

Prezzo

1.800,00 €

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
Il Cliente è tenuto al pagamento dei corrispettivi previsti dal Calendario Corsi Global learning in vigore al momento dell’iscrizione o di quanto specificato nell’offerta emessa da Global learning, oltre IVA.
Trattamento dati personali
Si precisa che l’informativa in ordine al trattamento dei dati personali dei clienti da parte della Titolare Global learning è pubblicata nel modulo d’iscrizione ai corsi.
Diritto d’autore
Il Cliente prende atto per sé ed i partecipanti che i corsi ed i materiali ad essi relativi sono di proprietà di Global learning e/o di eventuali terzi danti causa. è vietato pertanto trarre copia del materiale e diffondere presso terzi il contenuto dei corsi senza previa autorizzazione scritta dei proprietari.
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Python for Data Scientist (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

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

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

• 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.

Artificial Intelligence

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