In questo corso vedremo diversi argomenti. Partiremo spiegando cosa è un linguaggio di programmazione e le diverse tipologie di linguaggi. Successivamente vedremo cosa è python e perchè è tanto amato. Dopo aver visto i concetti introduttivi, per non lasciare nessun indietro, finalmente capiremo i motivi per i quali Python è il linguaggio più usato nella Data Science e IA. Ma siccome a noi non piace darvi solo teoria, vedremo anche i diversi modi che hai a disposizione per eseguire python sul tuo computer. E infine metteremo le mani in pasta scaricando e eseguendo un progetto di Machine Learning con python. Nel progetto in questione classificheremo le lamentale di un servizio clienti. Abbiamo deciso di portare un esempio diverso dai soliti che potete trovare ovunque sul set di dati IRIS. Buon divertimento! E mi raccomando ricorda che anche se è gratis dietro c'è molto lavoro, inoltre per qualsiasi domanda trovi la chat sempre disponibile in basso a sinistra.

BUONA VISIONE 🍿 SLIDE LEZIONE

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1) Leggi e segui l'articolo per scaricare e installare Python 🐍 2) Verifica corretta Installazione Python 🐍 a) Apri la Shell del tuo computer b) Digita all'interno della shell "python" e premi invio c) Verifica che venga aperto l'interprete Python 3) Leggi e segui l'articolo per la gestione delle librerie Python 📚🐍 4) Installiamo e verifichiamo la corretta installazione della libreria Numpy a) Apri la Shell del tuo computer b) Digita all'interno della shell "pip install numpy" e premi invio c) Quando l'installazione e terminata digita sempre sulla shell "python" e premi invio d) Digita sulla shell "import numpy" e) Se l'interprete non genera errori tutto è andato a buon fine Buon Divertimento🎉😊, Rispondi alle domande per ricevere il Badge.

Vediamo adesso come è possibile importare un dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli predittivi grazie alla libreria di Python : Pandas Prima di iniziare in questo articolo diamo per scontato che i dati siano già ordinati. Cosa significa? Che i dati siano strutturati, infatti utilizzeremo pandas per importare dati da fogli Excel.

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Iniziamo Per scaricare questa libreria apriamo il terminale e digitiamo pip install pandas pip3 install pandas #per python3 e premiamo invio. Apriamo un nuovo file di Python e importiamo la libreria scaricata import pandas as pd Importiamo il nostro File Per importare file Excel esiste un apposita funzione " read_excel() ". Vediamo qualche esempio #stampare i dati pd.read_excel("il_tuo_file.xls", sheet_name="Sheet1") #salvare i dati dentro una variabile xlsx = pd.read_excel("il_tuo_file.xls", sheet_name="Sheet1") #filtrare e salvare solo alcune colonne dentro una variabile #in questo caso verranno selezionate la colonna A e le colonne dalla C alla E xlsx = pd.read_excel("il_tuo_file.xls",'Sheet1', usecols='A,C:E') #salvare più fogli with pd.ExcelFile("il_tuo_file.xls") as xls: xlsx1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1') xlsx2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2') Ed ecco il nostro DataFrame pronto da analizzare in pochi click. Questa è la magia di Python e delle sue librerie. Grandi risultati con qualche linea di codice. Scarica il codice contenente le funzioni per importare file Excel, Csv & HTML Rispondi alle domande e ricevi il badge

Stai cercando un corso Gratis per capire qualcosa sulla Data Science ? Perfetto sei nel posto giusto. 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 altri per provare a darti una visione più completa possibile, in modo gratuito, così che potrai capire se questo percorso fa per te e in più capire qual' è il percorso migliore da seguire in Italia Le lezioni non sono video, abbiamo pensato che delle lezioni scritte possono rimanere più impresse nel lungo periodo, non preoccuparti ti prenderanno al massimo 5- 10 minuti l'una , ma avrai acquisito le seguenti conoscenze : - Cosa è l' I.A. , il M.L. , il D.L. e la DataScience - Come diventare un data scientist. - I percorsi di studio in italia. - Come si approccia un problema nella data science. - La differenza tra un analista dati e un data scientist. - I migliori linguaggi di programmazione per il M.L. e D.L. - Le soft skill che un data scientist deve avere. - Un progetto svolto passo passo. - E molto altro ... In oltre per qualsiasi chiarimento o spiegazione ti basterà inviarci una email al nostro indirizzo. BUON DIVERTIMENTO

Mentre negli ultimi decenni sono emerse numerose definizioni di intelligenza artificiale (AI), John McCarthy offre la seguente definizione in questo documento del 2004 È la scienza e l'ingegneria di creare macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti. È correlato al compito simile di utilizzare i computer per comprendere l'intelligenza umana, ma l'intelligenza artificiale non deve limitarsi a metodi osservabili biologicamente. Documento originale Tuttavia, decenni prima di questa definizione, la nascita della conversazione sull'intelligenza artificiale è stata indicata dal lavoro seminale di Alan Turing, " Computing Machinery and Intelligence che è stato pubblicato nel 1950. In questo paper, Turing, spesso definito il "padre dell'informatica", pone la seguente domanda: "Le macchine possono pensare?" Da lì, offre un test, ora noto come "Test di Turing", in cui un interrogatore umano cercherà di distinguere tra un computer e una risposta testuale umana. Documento originale Sebbene questo test sia stato sottoposto a molti controlli sin dalla sua pubblicazione, rimane una parte importante della storia dell'intelligenza artificiale e un concetto in corso all'interno della filosofia poiché utilizza idee sulla linguistica. Stuart Russell e Peter Norvig hanno quindi proceduto alla pubblicazione di Intelligenza artificiale: un approccio moderno , diventando uno dei principali libri di testo nello studio dell'intelligenza artificiale. In esso, approfondiscono quattro potenziali obiettivi o definizioni di AI, che differenzia i sistemi informatici sulla base della razionalità e del pensiero rispetto all'azione: Approccio umano: Sistemi che pensano come gli umani Sistemi che si comportano come esseri umani Approccio ideale: Sistemi che pensano razionalmente Sistemi che agiscono razionalmente La definizione di Alan Turing sarebbe caduta nella categoria dei "sistemi che agiscono come gli umani". Nella sua forma più semplice, l'intelligenza artificiale è un campo che combina informatica e set di dati robusti, per consentire la risoluzione dei problemi. Comprende anche sottocampi di machine learning e deep learning, che sono spesso menzionati insieme all'intelligenza artificiale. Queste discipline sono costituite da algoritmi di intelligenza artificiale che cercano di creare sistemi esperti che effettuano previsioni o classificazioni in base ai dati di input. Oggi, c'è ancora molto clamore intorno allo sviluppo dell'intelligenza artificiale, che ci si aspetta da qualsiasi nuova tecnologia emergente sul mercato. Come notato nel ciclo di hype di Gartner , le innovazioni di prodotto come le auto a guida autonoma e gli assistenti personali seguono "una tipica progressione dell'innovazione, dall'eccessivo entusiasmo attraverso un periodo di disillusione fino a un'eventuale comprensione della rilevanza e del ruolo dell'innovazione in un mercato o in un dominio”. Come nota Lex Fridman qui nella sua conferenza al MIT nel 2019, siamo al culmine delle aspettative gonfiate, avvicinandoci al punto più basso della disillusione.

Oggi esistono numerose applicazioni reali dei sistemi di intelligenza artificiale. Di seguito sono riportati alcuni degli esempi più comuni: Riconoscimento vocale: è anche noto come riconoscimento vocale automatico (ASR), riconoscimento vocale del computer o sintesi vocale ed è una funzionalità che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per elaborare il discorso umano in un formato scritto. Molti dispositivi mobili incorporano il riconoscimento vocale nei loro sistemi per condurre la ricerca vocale, ad esempio Siri, o fornire maggiore accessibilità agli SMS. Servizio clienti: i chatbot online stanno sostituendo gli agenti umani lungo il percorso del cliente. Rispondono alle domande frequenti (FAQ) su argomenti, come la spedizione, o forniscono consigli personalizzati, prodotti di vendita incrociata o suggeriscono dimensioni per gli utenti, cambiando il modo in cui pensiamo al coinvolgimento dei clienti su siti Web e piattaforme di social media. Gli esempi includono bot di messaggistica su siti di e-commerce con agenti virtuali, app di messaggistica, come Slack e Facebook Messenger, e attività solitamente svolte da assistenti virtuali e assistenti vocali. Visione artificiale : questa tecnologia AI consente a computer e sistemi di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e, in base a tali input, può agire. 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 tagging nei social media, dell'imaging radiologico nel settore sanitario e delle auto a guida autonoma nell'industria automobilistica. Motori di raccomandazione: utilizzando i dati sui comportamenti di consumo passati, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare a scoprire le tendenze dei dati che possono essere utilizzate per sviluppare strategie di vendita incrociata più efficaci. Questo viene utilizzato per fornire ai clienti consigli aggiuntivi pertinenti durante il processo di pagamento per i rivenditori online. Trading azionario automatizzato: progettate per ottimizzare i portafogli azionari, le piattaforme di trading ad alta frequenza basate sull'intelligenza artificiale effettuano migliaia o addirittura milioni di operazioni al giorno senza l'intervento umano.

Entrambi i percorsi di carriera richiedono almeno una laurea in un campo quantitativo come matematica, informatica o statistica. Un analista di dati può dedicare più tempo all'analisi di routine, fornendo rapporti regolarmente. Uno scienziato dei dati può progettare il modo in cui i dati vengono archiviati, manipolati e analizzati. In poche parole, un analista di dati ricava un senso dai dati esistenti, mentre uno scienziato di dati lavora su nuovi modi di acquisire e analizzare i dati che devono essere utilizzati dagli analisti. Se ami i numeri, le statistiche e la programmazione di computer, entrambi i percorsi potrebbero essere adatti ai tuoi obiettivi di carriera. Un analista in genere lavora per rispondere a domande specifiche sull'attività dell'organizzazione. Uno scienziato dei dati può lavorare a un livello più macro per sviluppare nuovi modi di porre e rispondere a domande importanti. Sebbene ogni ruolo sia focalizzato sull'analisi dei dati per ottenere informazioni utili per la propria organizzazione, a volte sono definiti dagli strumenti che utilizzano. Aiuta gli analisti di dati ad essere competenti con software di database relazionale, programmi di business intelligence e software statistico. Gli scienziati dei dati tendono a utilizzare Python, Java e l'apprendimento automatico per manipolare e analizzare i dati.