Ad oggi si sente parlare molto spesso di Data Science, Intelligenza Artificiale, Big Data, Machine Learning e Deep Learning. L'obbiettivo di questo micro corso è proprio quello di andare a toccare tutti questi argomenti i molti Cosa è l' I.A. , il M.L. , il D.L. e la DataScience - Come diventare un data scientist. - I percorsi di nella data science. - La differenza tra un analista dati e un data scientist. - I migliori linguaggi di

Scala è un linguaggio di programmazione generale che fornisce supporto per la programmazione funzionale , la programmazione orientata agli oggetti, un forte sistema di tipo statico e l'elaborazione simultanea Scala è stato progettato per risolvere molti problemi di Java. Ancora una volta, questo linguaggio ha molti usi diversi dalle applicazioni Web all'apprendimento automatico Scala abbinato ad Apache Spark consente di eseguire l'elaborazione parallela su larga scala.

Dopo aver letto una vagonata di possibili applicazioni della data science in molti settori lavorativi detto nella prima sezione del Micro Corso, il Data Scientist è colui che oltre ad avere un Bagaglio di competenze interdiscplinari e molte soft skill, deve conoscere benissimo il mondo di rifermento per Il rischio è di diventare un'Analista dei dati aziendali, visto il poco interesse nella realtà di rifermento

Oggi esistono numerose applicazioni reali dei sistemi di intelligenza artificiale. Gli esempi includono bot di messaggistica su siti di e-commerce con agenti virtuali, app di messaggistica Questa capacità di fornire consigli lo distingue dalle attività di riconoscimento delle immagini. Alimentata da reti neurali convoluzionali, la visione artificiale ha applicazioni all'interno del foto Motori di raccomandazione: utilizzando i dati sui comportamenti di consumo passati, gli algoritmi di

Cosa possiamo imparare guardando un gruppo di numeri? Nel Machine Learning (e nella matematica) sono spesso tre i valori che ci interessano: Media - Il valore Mediana - Il valore del punto medio Moda - Il valore più comune Esempio: abbiamo registrato la velocità di 13 auto: speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] Qual è il valore di velocità medio, medio Media Per calcolare la media, trova la somma di tutti i valori e dividi la somma per il numero di valori

Alla base di queste stime e classificazioni basate su grandi datasets ( grandi quantità di esempi, composti da una serie di attributi e un target ) abbiamo la STATISTICA E PROBABILITÀ. Come appena detto il computer si basa su una serie di esempi, composti da una serie di etichette "indipendenti " che descrivono o classificano una variabile di target, in statistica chiamata variabile "dipendente Supponiamo adesso di voler "passare" ad un algoritmo di machine learning due colonne di dati ( le dimensioni

Il ruolo e le responsabilità di un analista di dati o di uno scienziato dei dati possono variare a seconda La giornata di un analista di dati può implicare capire come o perché è successo qualcosa, ad esempio di un analista di dati e viceversa. Creazione di dashboard utilizzando software di business intelligence. quotidiani utilizzando strumenti come Tensorflow per sviluppare e addestrare modelli di machine learning

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Vediamo solo alcune possibili applicazione della Data Science nel settore assicurativo Prezzo di rischio I data scientist delle assicurazioni combinano applicazioni analitiche, ad esempio modelli comportamentali di proprietà di una persona. malattia Monitor esterni – ad es. dati da macchine per l'allenamento Social media – ad es. tweet sulla salute personale o sullo stato d'animo Per maggiori dettagli sulle applicazioni di big data in quest'area

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Un grafico a dispersione è un diagramma in cui ogni valore nel set di dati è rappresentato da un punto L' yarray rappresenta la velocità di ogni auto. Distribuzioni casuali di dati In Machine Learning i set di dati possono contenere migliaia o addirittura milioni di valori. Il primo array avrà la media impostata su 5,0 con una deviazione standard di 1,0.

La correlazione mostra come le caratteristiche sono correlate tra loro o con la caratteristica di destinazione La correlazione può essere positiva (un aumento di un valore della caratteristica aumenta il valore della variabile target) o negativa (un aumento di un valore della caratteristica diminuisce il valore della e il metodo corr() di pandas per trovare la correlazione a coppie di tutte le caratteristiche nel dataframe Si consiglia di rimuoverne uno.

grado di classificare o stimare il nostro problema, prima del Deep Learning, la prima cosa che avremmo Questo è uno dei motivi fondamentali per il quale è nato il Deep Learning. La potenza del Deep Learning sta nella capacità di individuare in modo autonomo le variabili che influenzano Grazie al Deep Learning ci basterebbe raccogliere un grande insieme di immagini, una buona parte con la presenza di animali e un altra parte senza la presenza di animali.

Un analista di dati in genere raccoglie dati per identificare le tendenze che aiutano i leader aziendali Un analista di dati utilizza strumenti come SQL per eseguire query su database relazionali. irrilevanti o inutilizzabili o cercando di capire come gestire i dati mancanti . Un analista di dati in genere lavora come parte di un team interdisciplinare per determinare gli obiettivi L'analista di dati utilizza linguaggi di programmazione come R e SAS, strumenti di visualizzazione come

Deep Learning utilizza TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per dati strutturati. Rete neurale convoluzionale Rete neurale ricorrente TensorFlow Keras PyTorch Capire il funzionamento di Rete neurale profonda Discesa gradiente stocastico Overfitting e underfitting Normalizzazione batch di