Scienza dei dati
( 24 Moduli )

modulo #1
Introduzione alla scienza dei dati
Panoramica della scienza dei dati, importanza e applicazioni

modulo #2
Processo di scienza dei dati
Comprensione del processo di scienza dei dati: definizione del problema, raccolta dati, pulizia, analisi e visualizzazione

modulo #3
Python per la scienza dei dati
Introduzione al linguaggio di programmazione Python e alle sue librerie per la scienza dei dati (NumPy, Pandas, ecc.)

modulo #4
Preelaborazione dei dati
Gestione dei valori mancanti, normalizzazione dei dati, ridimensionamento delle funzionalità e trasformazione dei dati

modulo #5
Visualizzazione dei dati
Introduzione alla visualizzazione dei dati tramite Matplotlib e Seaborn

modulo #6
Statistica descrittiva
Misure di tendenza centrale, variabilità e distribuzione dei dati

modulo #7
Statistica inferenziale
Test di ipotesi, intervalli di confidenza e valori p

modulo #8
Analisi di regressione
Regressione lineare semplice e multipla, ipotesi di regressione e valutazione del modello

modulo #9
Ingegneria delle funzionalità
Selezione, estrazione e creazione delle funzionalità tecniche

modulo #10
Apprendimento supervisionato
Introduzione all'apprendimento supervisionato, classificazione e regressione

modulo #11
Apprendimento non supervisionato
Introduzione all'apprendimento non supervisionato, clustering e riduzione della dimensionalità

modulo #12
Valutazione del modello
Metriche per la valutazione delle prestazioni del modello, overfitting e underfitting

modulo #13
Alberi decisionali e foreste casuali
Introduzione agli alberi decisionali e alle foreste casuali, vantaggi e limitazioni

modulo #14
Macchine a vettori di supporto
Introduzione alle macchine a vettori di supporto, kernel trick e tipi SVM

modulo #15
Reti neurali
Introduzione alle reti neurali, perceptron e perceptron multistrato

modulo #16
Apprendimento profondo
Introduzione all'apprendimento profondo, alle reti neurali convoluzionali e alle reti neurali ricorrenti

modulo #17
Elaborazione del linguaggio naturale
Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale, alla preelaborazione del testo e alla rappresentazione del testo

modulo #18
Big Data e database NoSQL
Introduzione ai big data, Hadoop ecosistema e database NoSQL

modulo #19
Data Storytelling
Comunicazione efficace di approfondimenti e risultati tramite visualizzazione e storytelling dei dati

modulo #20
Strumenti e tecnologie di Data Science
Introduzione agli strumenti e alle tecnologie di Data Science, Jupyter Notebooks e Git

modulo #21
Caso di studio 1:Analisi di regressione
Applicazione dell'analisi di regressione a un problema reale

modulo #22
Caso di studio 2:Classificazione
Applicazione di tecniche di classificazione a un problema reale

modulo #23
Caso di studio 3:Clustering
Applicazione di tecniche di clustering a un problema reale

modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera di Data Science

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