Università di Napoli Federico II
Spezialisierung Data Science con Python e R

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Università di Napoli Federico II

Spezialisierung Data Science con Python e R

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

Carlo Sansone
Flora Amato
Biagio Palumbo

Dozenten: Carlo Sansone

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.4

(37 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.4

(37 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Scripting
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Italienisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Università di Napoli Federico II.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Impara i  Principi base della Programmazione in Python, i Linguaggi Interpretati e gli Ambienti di Sviluppo

  • Impara a conoscere la  programmazione orientata agli oggetti e i costrutti più utilizzati: classi, oggetti, ereditarietà multipla

  • Utilizza in modo appropriato i Moduli e Package. Impara come gestire i Files ed eccezioni e come accedere a Data Base

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Scripting
Kategorie: File Management
Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Database Management
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Management
Kategorie: Functional Design
Kategorie: Databases
Kategorie: Scripting Languages
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Debugging

Was Sie lernen werden

  • Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2

  • Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato

  • Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Python per la Data Science

Python per la Data Science

KURS 318 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Imparare a manipolare e visualizzare i dati python, tramite l'uso di alcune librerie molto diffuse

  • Imparare a instanziare, addestrare ed utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn

  • Imparare ad usare i tool Keras e PyTorch per il deep learning

  • Instanziare e utilizzare una rete encoder/decoder per la segmentazione semantica e come usare reti deep pre-addestrate per la object detection

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Science
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

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Dozenten

Carlo Sansone
Università di Napoli Federico II
2 Kurse1.215 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen