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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Stufe Mittel

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2 Monate
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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: Scripting
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Programming Principles
  • Kategorie: Artificial Neural Networks

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

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: Deep Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical 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: Matplotlib
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Applied Machine Learning

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Dozenten

Carlo Sansone
Università di Napoli Federico II
2 Kurse1.219 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