Corso di Data Science e Analisi Dati
Padroneggi l'intera pipeline di data science — dalla raccolta e pulizia dei dati alla costruzione di modelli di machine learning e alla loro distribuzione in produzione. Questo corso copre Python, SQL, statistica, deep learning e strumenti BI in un unico programma completo. Che Lei stia entrando nel settore o cercando di progredire, si diplomerà con le competenze per cui i datori di lavoro stanno attivamente assumendo.
Cosa imparerai:
Imparerà a raccogliere, pulire e analizzare dati da fonti reali utilizzando Python, pandas e SQL. Costruirà e valuterà modelli di machine learning per attività di classificazione, regressione e clustering utilizzando scikit-learn. Il corso tratta l'inferenza statistica, il test di ipotesi e la visualizzazione dei dati con Matplotlib, Seaborn e Plotly. Esplorerà argomenti avanzati come reti neurali, NLP e metodi ensemble come XGBoost. Infine, imparerà a distribuire i modelli come API REST, a containerizzarli con Docker e a monitorarli in ambienti di produzione.
Come studi in modo pratico Corso di Data Science e Analisi Dati
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Contenuto del corso
8 Capitoli • 39 LezioniDurata tra 4 e 360 ore (decidi tu)
Capitolo 1NascondiNascondi dettagliVedi dettagliFondamenti di Data Science
Fondamenti di Data Science
Lezione 1 • Lo Spettro dell'Analytics
Introduce l'analytics descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. Gli studenti associano ciascun tipo a domande di business e risultati attesi.
Lezione 2 • Cos'è la Data Science
Definisce la data science, il suo ambito e come si differenzia dalla statistica e dall'ingegneria del software. Stabilisce il vocabolario utilizzato durante l'intero corso.
Lezione 3 • Tipi e Strutture di Dati
Tratta i formati di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Collega la consapevolezza del tipo di dato alla selezione appropriata di strumenti e metodi.
Lezione 4 • Configurazione dell'Ambiente di Lavoro
Guida l'installazione e la configurazione di Python, Jupyter e degli strumenti di controllo versione. Garantisce che ogni studente abbia uno spazio di lavoro funzionale e riproducibile.
Capitolo 2NascondiNascondi dettagliVedi dettagliRaccolta e Archiviazione dei Dati
Raccolta e Archiviazione dei Dati
Lezione 1 • Opzioni NoSQL e Cloud Storage
Esamina archivi NoSQL a documenti, chiave-valore e colonnari insieme al cloud object storage. Gli studenti selezionano i tipi di archiviazione in base al volume di dati e ai modelli di query.
Lezione 2 • Fonti di Dati Primarie e Secondarie
Distingue i dati di prima parte, seconda parte e terza parte e i loro compromessi. Fonda la selezione delle fonti su criteri di affidabilità e pertinenza.
Lezione 3 • Costruire Pipeline di Dati Semplici
Combina le competenze di raccolta e archiviazione in flussi di lavoro di ingestione automatizzata. Gli studenti scrivono script che estraggono, trasformano e caricano i dati in modo affidabile.
Lezione 4 • Web Scraping e API
Insegna il recupero programmatico dei dati utilizzando API REST e scraping HTML. Gli studenti estraggono e analizzano dati reali da fonti web live.
Lezione 5 • Fondamenti di Database Relazionali
Introduce i modelli relazionali, la progettazione dello schema e le interrogazioni SQL. Collega le competenze sui database al recupero efficiente di dati strutturati.
Capitolo 3NascondiNascondi dettagliVedi dettagliData Wrangling e Pre-elaborazione
Data Wrangling e Pre-elaborazione
Lezione 1 • Tecniche di Trasformazione dei Dati
Applica normalizzazione, standardizzazione, codifica e binning per preparare le feature. Collega le trasformazioni ai requisiti di compatibilità del modello a valle.
Lezione 2 • Rimodellare e Unire Dataset
Insegna pivoting, melting, concatenazione e unione di più DataFrame. Gli studenti consolidano dati multi-fonte in tabelle analitiche unificate.
Lezione 3 • Basi di Analisi Esplorativa dei Dati
Utilizza statistiche riassuntive e distribuzioni per comprendere le caratteristiche del dataset. Fornisce la lente diagnostica necessaria prima di iniziare qualsiasi pulizia.
Lezione 4 • Gestire Dati Mancanti e Corrotti
Copre strategie di rilevamento, imputazione e rimozione per record incompleti. Gli studenti scelgono i metodi in base ai meccanismi di mancanza (MCAR, MAR, MNAR).
Lezione 5 • Fondamenti di Feature Engineering
Crea nuove feature predittive da variabili esistenti utilizzando la logica di dominio. Dimostra come le feature ingegnerizzate migliorano le performance del modello.
Capitolo 4NascondiNascondi dettagliVedi dettagliVisualizzazione dei Dati e Data Storytelling
Visualizzazione dei Dati e Data Storytelling
Lezione 1 • Principi di Visualizzazione Efficace
Copre principi percettivi, selezione dei grafici ed errori comuni nella visualizzazione. Ancora le decisioni di progettazione alla comprensione del pubblico e all'integrità dei dati.
Lezione 2 • Visualizzazione Interattiva con Plotly
Crea grafici con hover e zoom e dashboard utilizzando Plotly e Dash. Estende le competenze statiche all'esplorazione pronta per il web e guidata dall'utente.
Lezione 3 • Data Storytelling e Presentazione
Struttura i risultati analitici in narrazioni coerenti per un pubblico executive. Gli studenti creano mazzi di slide e report che guidano le decisioni.
Lezione 4 • Visualizzazioni Geospaziali e Multivariate
Introduce mappe coropletiche, mappe di calore e coordinate parallele per dati complessi. Gli studenti visualizzano efficacemente relazioni spaziali e ad alta dimensionalità.
Lezione 5 • Visualizzazione Statica con Matplotlib e Seaborn
Costruisce grafici a barre, a linee, a dispersione e di distribuzione utilizzando librerie Python. Gli studenti personalizzano estetica e annotazioni per un output professionale.
Capitolo 5NascondiNascondi dettagliVedi dettagliAnalisi Statistica e Inferenza
Analisi Statistica e Inferenza
Lezione 1 • Framework di Verifica delle Ipotesi
Introduce ipotesi nulla e alternativa, p-value ed errori di Tipo I/II. Gli studenti applicano il framework a domande reali di business e scientifiche.
Lezione 2 • Test Statistici Comuni
Applica t-test, chi-quadrato, ANOVA e test di Mann-Whitney a tipi di dati appropriati. Gli studenti selezionano i test in base alla scala dei dati e alle assunzioni distributive.
Lezione 3 • Analisi di Correlazione e Regressione
Misura le relazioni lineari e costruisce modelli di regressione semplice e multipla. Collega la statistica descrittiva alla modellazione predittiva introdotta successivamente.
Lezione 4 • Probabilità e Distribuzioni
Copre le regole di probabilità, le variabili casuali e le distribuzioni chiave (normale, binomiale, Poisson). Fornisce la base matematica per tutto il lavoro inferenziale.
Lezione 5 • Campionamento e Stima
Insegna strategie di campionamento, intervalli di confidenza e stima puntuale. Collega le statistiche campionarie all'inferenza sui parametri della popolazione.
Capitolo 6NascondiNascondi dettagliVedi dettagliFondamenti di Machine Learning
Fondamenti di Machine Learning
Lezione 1 • Algoritmi di Regressione
Estende la regressione lineare a modelli regolarizzati (Ridge, Lasso) e regressori basati su alberi. Gli studenti predicono risultati continui e interpretano i coefficienti.
Lezione 2 • Concetti Fondamentali e Flusso di Lavoro del ML
Definisce divisioni di addestramento, validazione e test, compromesso bias-varianza e overfitting. Stabilisce la pipeline ML end-to-end utilizzata in ogni modello successivo.
Lezione 3 • Valutazione e Selezione del Modello
Utilizza cross-validazione, matrici di confusione, ROC-AUC e RMSE per valutare i modelli. Gli studenti selezionano il modello migliore per un dato compito utilizzando metriche oggettive.
Lezione 4 • Algoritmi di Classificazione
Copre la regressione logistica, gli alberi decisionali, k-NN e le macchine a vettori di supporto. Gli studenti addestrano e confrontano classificatori su dataset etichettati.
Lezione 5 • Clustering e Riduzione Dimensionalità
Applica k-means, DBSCAN e PCA per scoprire struttura in dati non etichettati. Gli studenti interpretano profili di cluster e rappresentazioni a dimensionalità ridotta.
Capitolo 7NascondiNascondi dettagliVedi dettagliMachine Learning Avanzato e Deep Learning
Machine Learning Avanzato e Deep Learning
Lezione 1 • Ottimizzazione degli Iperparametri
Applica grid search, random search e ottimizzazione bayesiana per regolare i modelli. Gli studenti automatizzano la messa a punto e documentano sistematicamente i miglioramenti di performance.
Lezione 2 • Fondamenti di Reti Neurali
Costruisce reti feedforward con Keras, coprendo layer, attivazioni e backpropagation. Collega la meccanica delle reti neurali ai modelli di deep learning che seguono.
Lezione 3 • Basi di Elaborazione del Linguaggio Naturale
Copre tokenizzazione, TF-IDF, word embedding e classificazione basata su transformer. Gli studenti costruiscono classificatori di testo e analizzatori di sentiment.
Lezione 4 • Metodi Ensemble
Copre bagging, boosting e stacking con Random Forest, XGBoost e LightGBM. Gli studenti regolano gli ensemble per ottenere performance tabulari state-of-the-art.
Lezione 5 • Reti Convoluzionali e Ricorrenti
Introduce CNN per compiti su immagini e RNN/LSTM per dati sequenziali. Gli studenti applicano il transfer learning per accelerare lo sviluppo dei modelli.
Capitolo 8NascondiNascondi dettagliVedi dettagliDistribuzione e Produzione del Modello
Distribuzione e Produzione del Modello
Lezione 1 • Costruire API REST per Modelli
Avvolge modelli addestrati in endpoint FastAPI per inferenza in tempo reale. Gli studenti testano, documentano e mettono in sicurezza le API di predizione.
Lezione 2 • Impacchettamento e Serializzazione del Modello
Salva e carica modelli utilizzando pickle, joblib e ONNX per la portabilità. Garantisce la riproducibilità tra ambienti e membri del team.
Lezione 3 • Containerizzazione con Docker
Impacchetta API di modelli in container Docker per una distribuzione coerente e portabile. Gli studenti scrivono Dockerfile e gestiscono immagini per servizi ML.
Lezione 4 • Distribuzione Cloud e Scalabilità
Distribuisce modelli containerizzati su piattaforme cloud utilizzando servizi gestiti. Gli studenti configurano auto-scaling e bilanciamento del carico per il traffico di produzione.
Lezione 5 • Monitoraggio e Riallenamento del Modello
Rileva data drift, degradazione delle performance e concept drift nei modelli live. Gli studenti implementano trigger di riallenamento automatizzato e pipeline di allerta.
Il tuo certificato valido di completamento
Questo corso è per te:
Chi cambia carriera: desideroso di entrare in un settore ad alta domanda da un background non correlato.
Analisti aziendali: pronti a passare dalle dashboard al territorio della modellazione predittiva.
Neolaureati: che cercano di distinguersi con competenze tecniche applicate e pertinenti per i datori di lavoro.
Sviluppatori software: che desiderano espandere le proprie competenze nel campo della data science e del machine learning.
Professionisti del marketing: che cercano di trasformare i dati delle campagne in insight operativi strategici.
Ricercatori: che mirano ad applicare metodi computazionali ai propri dataset specifici del dominio.
Cosa dicono i nostri studenti
Le sue lezioni sono perfette. Ho acquistato il pacchetto annuale e finalmente ho l'opportunità di seguire diversi argomenti di mio interesse senza dover cambiare piattaforma... vi ringrazio per tutto quello che fate, vi ho già raccomandati ad altre persone...
Mi piace come le lezioni vanno dritte al punto e come riesco a cambiare capitoli e saltare contenuti di cui non ho bisogno.
Mi piace il contenuto e il modo di presentazione e trascrizione dei video, che accelera il processo!
La piattaforma è veloce, semplice da usare. La diversità dei contenuti e i video complementari aiutano molto nell'apprendimento.
Principali percorsi formativi
FAQ
Chi è Dedika?
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