Fondamenti di Data Science e Machine Learning con Python

I dati sono la risorsa fondamentale dell'economia digitale moderna, ma sbloccarne il valore richiede un approccio strutturato all'analisi e alla modellazione. Questo corso fornisce un percorso chiaro, basato su testo, per capire come manipolare i dati e costruire modelli predittivi usando Python. Passerete da principiante curioso a professionista sicuro di sé, capace di esplorare dataset, ingegnerizzare funzionalità e addestrare algoritmi di machine learning. Imparerete a scrivere codice di data science pulito e riproducibile e a comprendere l'intuizione matematica dietro gli algoritmi chiave. Cosa imparerai: • Comprendere la terminologia fondamentale della data science, i concetti statistici e le strutture dati principali. • Analizzare e pulire dataset tabulari usando moderne librerie Python come Pandas e Polars. • Esplorare e interpretare distribuzioni e relazioni dei dati attraverso esempi di codice strutturati. • Implementare algoritmi di machine learning fondamentali, inclusi regressione, classificazione e clustering. • Valutare le prestazioni del modello usando metriche di validazione robuste ed evitare l'overfitting. • Applicare le migliori pratiche moderne per le pipeline di dati, inclusi il type hinting di base e gli ambienti virtuali. Il corso inizia con la terminologia essenziale, le basi matematiche e la configurazione dell'ambiente Python. Progredirai quindi attraverso spiegazioni scritte passo-passo ed esercizi di codifica pratici, passando dall'analisi esplorativa dei dati all'addestramento e alla valutazione dei tuoi primi modelli di machine learning. Progettato specificamente per i principianti, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente in data science o matematica avanzata. Inizia a leggere oggi per costruire le tue competenze fondamentali di data science e machine learning.