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[Udemy Discount Code 94 off] Corso completo di Data Science con Python Coupon

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Last updated on 3rd December 2021 1:17 pm

Corso completo di Data Science con Python Coupon

What you’ll learn

  • Ripasso delle basi di Python e delle sue strutture dati
  • Ambienti di programmazione per il Data Science
  • Importazione di dataset in Python
  • Creazione grafici ed esplorazione dataset
  • Manipolazione e gestione dataset
  • Preprocessing e pulizia dei dati per l’analisi
  • Teoria e algoritmi di machine learning, metodi supervisionati e non supervisionati
  • Teoria e algoritmi di machine learning
  • Valutazione e validazione di modelli
  • Pulizia e analisi testi
  • Metodi per la Sentiment Analysis

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Questo corso sul Data Science con Python nasce per essere un percorso completo su come si è evoluta l’analisi dati negli ultimi anni a partire dall’algebra e dalla statistica classiche. L’obiettivo è accompagnare uno studente che ha qualche base di Python in un percorso attraverso le varie anime del Data Science.

Cominceremo con un ripasso delle basi di Python, a partire dallo scaricamento e installazione, all’impostazione dell’ambiente di lavoro, passando per le strutture, la creazione di funzioni, l’uso degli operatori e di alcune funzioni importanti.

Passeremo poi a vedere come manipolare e gestire un dataset, estrarne dei casi oppure delle variabili, generare dei dataset casuali, calcolare delle misure statistiche di base, creare grafici con i pacchetti Matplotlib e Seaborn.

Nelle sezioni successive cominciamo a entrare nel cuore del Data Science con Python, a cominciare dal preprocessing: vediamo infatti come ripulire e normalizzare un dataset, e come gestire i dati mancanti.

La sezione successiva ci permette di cominciare a impostare dei modelli di machine learning con Python: vedremo tutti gli algoritmi più comuni, sia supervisionati che non supervisionati, come la regressione, semplice, multipla e logistica, il k-nearest neighbors, il Support Vector Machines, il Naive Bayes, gli alberi di decisione e il clustering.

Passeremo poi ai più comuni metodi ensemble, come il Random Forest, il Bagging e il Boosting, e all’analisi del linguaggio naturale e al suo utilizzo nel machine learning per la catalogazione dei testi.

Who this course is for:

  • Chi conosce già un po’ di programmazione Python e vuole cominciare un percorso nel data science
  • Chi cerca un percorso completo per farsi un’idea delle tante anime del Data Science con Python

Course content

  • Per cominciare
  • Concetti introduttivi su Python
  • Ripasso sui concetti di base
  • Gestire i dataset con pandas
  • Machine learning con Python
  • Metodi ensemble e riduzione della dimensionalità
  • Natural Language Processing
  • Sentiment Analysis
  • Deep Learning
  • Big Data con Spark 2.0 e Python

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  1. Carl Everest

    Great course, can’t wait to continue.

    Right now at lesson 52,
    This course is amazing, the best course I have ever taken. This is a game-changer.

    Just show up every day, and invest all the time it takes. Go for it.

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  2. Abhinav & Aashish Mishra

    I was craving for a programming language compatible with or best for A.I. And voila! Just a day or two after, I discovered this course. I of course didn’t have a mac or interested in web designing. This course was just what is above my expectations!!!!

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  3. Brendon Meintjes

    Loved the course and it’s structure of doing something new everyday and tackling it one piece at a time. Also nice to be able to build so many apps so that you can actually see what you are learning, loads of practical to support the theory

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  4. P.sreelekha mithra

    i highly recommened foa all beginners to start python. Great thanks to Dr.Angela you make me feel strong and comfortable in python. your are great instructer i have ever seen. thanks a lot with lots of love.

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  5. Tim Kibgies

    Really great course! If you keep sticking to this course you will be able to have a great fundament in terms of coding. The 100 projects are useful because there are real world projects!
    All in all, big thumbs up and thanks you Angela for creating this course!

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