When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Specialization.
Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate
There are 5 modules in this course
Python per la Data Science è un corso cruciale per qualsiasi professionista che voglia analizzare grandi quantità di dati attraverso le più recenti tecniche di machine Learning e Deep learning.
Il core del corso è rappresentato dall’utilizzo dei notebook: una nuova forma di fruizione dei contenuti didattici in cui testo e teoria sono affiancati a numerosi codici eseguibili e modificabili. Il formato è visivamente simile ad un file PDF a cui si aggiunge l’interattività tipica dei prodotti software. Il risultato? Un corso fortemente interattivo a vocazione pratica in cui, codice dopo codice, si manipolano dati fino a giungere ad esempi avanzati di image processing.
Non ti resta altro da fare che iscriverti al Corso e metterti alla prova con “Python per la Data Science”: ti aspetto!
Questo corso fa parte della Specialization in Data Science con Python e R, cui sarà possibile iscriversi non appena il corso sarà partito.
Questa settimana imparerai come usare NumPy, Pandas e Matplotlib per l’importazione, manipolazione e visualizzazione dei dati.
What's included
7 videos4 assignments3 ungraded labs
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7 videos•Total 14 minutes
Video di introduzione al corso•2 minutes
Cosa sono i tensori - Strutture dati in NumPy•1 minute
Video Recap•2 minutes
Cosa sono i DataFrames - Strutture dati in Pandas•2 minutes
Video Recap•2 minutes
Visualizzare i dati con Matplotlib•2 minutes
Video Recap•2 minutes
4 assignments•Total 120 minutes
Mettiti alla prova con NumPy•30 minutes
Mettiti alla prova con le strutture dati in Pandas•30 minutes
Mettiti alla prova con Matplotlib•30 minutes
Graded quiz•30 minutes
3 ungraded labs•Total 180 minutes
Le strutture dati in NumPy•60 minutes
Le strutture dati in Pandas•60 minutes
Visualizzare i dati con Matplotlib•60 minutes
Artificial Neural Networks con Python
Module 2•3 hours to complete
Module details
Vedrai come implementare le reti neurali feedforward in scikit-learn e come passare da queste al deep learning con PyTorch.
What's included
4 videos2 assignments2 ungraded labs
Show info about module content
4 videos•Total 10 minutes
Reti neurali feedforward in scikit-learn•2 minutes
Video Recap•3 minutes
Dalle reti neurali al Deep Learning - PyTorch •2 minutes
Video Recap•3 minutes
2 assignments•Total 60 minutes
Mettiti alla prova con le Reti neurali feedforward •30 minutes
Mettiti alla prova con PyTorch •30 minutes
2 ungraded labs•Total 120 minutes
Reti neurali feedforward e valutazione delle prestazioni in scikit-learn•60 minutes
PyTorch per il Deep Learning•60 minutes
PyTorch per la classificazione di immagini
Module 3•4 hours to complete
Module details
Questa settimana entriamo nel dettaglio delle convolutional neural networks, focalizzandoci sugli aspetti di transfer knowledge.
What's included
4 videos3 assignments2 ungraded labs
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4 videos•Total 10 minutes
Reti neurali convoluzionali•2 minutes
Video Recap•2 minutes
Fine-Tuning e Feature Extraction•2 minutes
Video Recap•3 minutes
3 assignments•Total 110 minutes
Le reti•30 minutes
Mettiti alla prova con le Reti CNN in PyTorch•30 minutes
Graded Quiz•50 minutes
2 ungraded labs•Total 110 minutes
Le reti neurali convoluzionali•60 minutes
Fine-Tuning e Feature Extraction•50 minutes
Oltre la classificazione: segmentazione semantica e object detection con Keras/PyTorch
Module 4•3 hours to complete
Module details
Toccherai con mano due casi studio avanzati che riguardano la segmentazione semantica e l’object detection.
What's included
4 videos2 assignments2 ungraded labs
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4 videos•Total 12 minutes
Object detection in PyTorch•4 minutes
Video Recap•3 minutes
Segmentazione semantica in PyTorch•3 minutes
Video Recap•2 minutes
2 assignments•Total 60 minutes
Mettiti alla prova con l'Object Detection•30 minutes
Mettiti alla prova con la segmentazione semantica•30 minutes
2 ungraded labs•Total 120 minutes
Object detection in PyTorch•60 minutes
Segmentazione semantica in PyTorch•60 minutes
Esame finale
Module 5•3 hours to complete
Module details
Sei arrivato alla fine del percorso: mettiti alla prova con l'esame finale che ho preparato per te.
What's included
1 video1 peer review1 ungraded lab
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1 video•Total 2 minutes
Esame Finale•2 minutes
1 peer review•Total 120 minutes
Peer Review•120 minutes
1 ungraded lab•Total 60 minutes
Esame Finale•60 minutes
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Founded in 1224, Federico II is the oldest lay University in Europe. With its "Federica Web Learning" Center, it is the leader in Europe for open access multimedia education, and in the world's top ten for the production of MOOCs for providing new links between higher education and lifelong learning. Find out more on www.federica.eu.
Quando partirà questo corso? When will this course start?
Il 20 maggio 2021. On the 20th of May 2021.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.