Diventa un esperto dei dati con Python e R. Crea le basi per la tua carriera da Data Scientist. Esegui analisi su data set reali e impara ad utilizzare correttamente R e Python

4.2

stars

23 ratings

Flora Amato +3 more instructors

Offered By

Data Science con Python e R SpecializationUniversità di Napoli Federico II

What you will learn

Apprenderai le basi per realizzare un programma in Python e riconoscere i principali comandi
Conoscere ed utilizzare le principali istruzioni e strutture dati in R nei tipici metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Conoscere le architetture di reti neurali artificiali, sia shallow che deep
Utilizzare le reti neurali artificiali per la classificazione, segmentazione e object detection

Skills you will gain

PyTorch NumPy Pandas Matplotlib
Python Programming
Regressione LASSO PLS Ridge lineare multipla
Regressione e clustering con R
dplyr tidyverse ggplot2 tidyr
Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Acquisire raccogliere organizzare elaborare e modellare i dati
Problem solving proattivo
Scrittura di codici in maniera corretta ed efficace
Analizzare dati strutturati e non strutturati

About this Specialization

Questa Specialization è rivolta a quanti vogliano acquisire competenze di base nell’ambito della programmazione in Python e imparare ad utilizzare R e Python per risolvere problemi nell’ambito della Data Science. Attraverso i tre corsi, apprenderai come sono organizzate le strutture dei dati in R, come operare con il data wrangling e quali sono le principali tecniche di data visualization più utilizzate in ambito aziendale. Imparerai poi a usare Numpy e Pandas per la gestione dei dati e Matplotlib per la loro visualizzazione, e a risolvere problemi di classificazione, object detection e segmentazione semantica con PyTorch. L’esame finale ti permetterà di sviluppare capacità critiche di lettura dei dati e per valutare senza bias il lavoro dei tuoi colleghi.

Applied Learning Project

Gli studenti dovranno mettere in pratica le conoscenze e capacità acquisite durante i tre corsi e nei laboratori appositamente progettati. Agli studenti sarà inoltre chiesto di analizzare e valutare il lavoro di altri studenti: saper leggere, comprendere e valutare senza bias il lavoro altrui è un requisito fondamentale per il successo di una carriera da data scientist!

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Includes hands on learning projects.

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Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.

Intermediate Level

Approximately 3 months to complete

Suggested pace of 5 hours/week

Italian

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How the Specialization Works

Take Courses

A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.

Hands-on Project

Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.

Earn a Certificate

When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.

There are 3 Courses in this Specialization

Course1

Course 1

Python: Istruzioni per l’uso

4.1

stars

25 ratings

Il Corso fornisce i principi di programmazione, le tecniche e gli strumenti di Python, linguaggio interpretato orientato agli oggetti molto utilizzato in molteplici contesti scientifici ed aziendali.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello, supporta diversi paradigmi di programmazione, come il paradigma object-oriented (con supporto all'ereditarietà multipla), imperativo e funzionale. Ha ottenuto un enorme successo nelle comunità dei programmatori grazie al connubio unico tra la semplicità di apprendimento e la potenza offerta dalle sue librerie. Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.

Course2

Course 2

Machine Learning e Data Mining in R

Il corso Machine Learning e Data Mining in R è rivolto a chiunque voglia avere una pratica panoramica delle tecniche di apprendimento automatico, dalle più interpretabili - come l’analisi di regressione, delle componenti principali e dei gruppi - a quelle più flessibili come le reti neurali artificiali, sia shallow che deep - e le più ricorrenti problematiche di analisi e modellazione di dati e problemi reali - come collinearità, overfitting, regolarizzazione e knowledge transfer.

La modalità di erogazione del corso è di tipo learning by doing, mediante una continua implementazione in R dei concetti esposti. Le diverse unità ti verranno prima illustrate a voce, per permetterti di ricordare e capire, e poi rese disponibili sotto forma di reading, per permetterti di analizzarne criticamente il contenuto. Alla fine di ogni unità, verrai messo alla prova attraverso open Lab in ambiente di sviluppo RStudio, che ti permetteranno di applicare i metodi trattati nel corso ai tanti data set reali che ti saranno forniti. Ti verrà infine richiesto di valutare i tuoi progressi mediante graded quiz contenenti domande a risposta multipla. Non rimandare: Machine Learning e Data Mining in R sono ora a portata di mano!

Course3

Course 3

Python per la Data Science

Python per la Data Science è un corso cruciale per qualsiasi professionista che voglia analizzare grandi quantità di dati attraverso le più recenti tecniche di machine Learning e Deep learning.

Il core del corso è rappresentato dall’utilizzo dei notebook: una nuova forma di fruizione dei contenuti didattici in cui testo e teoria sono affiancati a numerosi codici eseguibili e modificabili. Il formato è visivamente simile ad un file PDF a cui si aggiunge l’interattività tipica dei prodotti software. Il risultato? Un corso fortemente interattivo a vocazione pratica in cui, codice dopo codice, si manipolano dati fino a giungere ad esempi avanzati di image processing. Non ti resta altro da fare che iscriverti al Corso e metterti alla prova con “Python per la Data Science”: ti aspetto! Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.

Instructors

Offered by

Università di Napoli Federico II

Frequently Asked Questions

What is the refund policy?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Can I take the course for free?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.
How long does it take to complete the Specialization?
Time to completion can vary based on your schedule and experience level, but most learners are able to complete the Specialization in about 4 months.
What background knowledge is necessary?
This specialization is designed to train data scientists. Basic programming knowledge is recommended.
Do I need to take the courses in a specific order?
We suggest taking the first course to start, the order for the second and third courses is then up to the learner.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
With this specialization you will be able to develop the skills necessary to be able to easily program in Python and R to solve problems in the field of Data Science.

More questions? Visit the Learner Help Center.

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Skills you will gain

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