Learning From Data: Machine Learning e Deep Learning con Python
21-23-28-30 settembre 2021. Corso di formazione online con Assintel a prezzi scontati. Obiettivo del corso è comprendere il workflow dei progetti di Machine Learning con le principali librerie Python.

Comprendere il workflow dei progetti di Machine Learning con le principali librerie Python
Si sente sempre più parlare di machine learning, e benché le applicazioni delle tecnologie ricomprese in questo termine siano accessibili a tutti, il loro funzionamento è ancora poco chiaro per molti sviluppatori.
Il corso si pone l’obiettivo di guidare i partecipanti verso lo sviluppo di un primo ma verosimile modello di machine learning, in modo da capire le peculiarità e le differenze di questo workflow rispetto a quello al quale la maggior parte degli sviluppatori è abituata.
Destinatari: sviluppatori software con competenze di Python che desiderano una rapida introduzione allo sviluppo di modello di machine learning per poter essere immediatamente operativo
Durata: 16 ore (4 lezioni online da 4 ore l’una)
Date: 21-23-28-30 settembre 2021 dalle ore 9 alle ore 13
Docente: Alice Castelnuovo e Stefano Pitton, Coderit
Quota di partecipazione e iscrizione
Per i soci: € 300,00 + IVA 22%
Se non sei associato: € 350,00 + IVA 22%
Sconti per partecipazioni multiple
Prenota il tuo posto scrivendo a
marco.sangalli@assintel.it e carolina.frabasile@assintel.it
Sarai ricontattato per perfezionare l’iscrizione e per gli aspetti amministrativi.
Programma:
Sessione 1: Machine learning, Basi statistiche, i dataset.
Sessione 2: Jupyter Notebook, librerie Pandas. Matplotlib, NumPy.
Sessione 3: Scikit-learn: regressione lineare, algoritmi di classificazione.
Sessione 4: Scikit-learn: decision trees. Un esempio end-to-end.
Assintel Academy è il progetto in collaborazione con Formaterziario dedicato alla formazione nell'ICT: corsi multidisciplinari e specialistici, interamente online, con docenti di alto livello e dal taglio pratico, per essere subito utili nel proprio contesto aziendale ed imprenditoriale.
Sessione 1: Machine learning, Basi statistiche, i dataset.
Sessione 2: Jupyter Notebook, librerie Pandas. Matplotlib, NumPy.
Sessione 3: Scikit-learn: regressione lineare, algoritmi di classificazione.
Sessione 4: Scikit-learn: decision trees. Un esempio end-to-end.







