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⏱ 2 h 42 min📚 27 lezioni🎧 Versione audio
Data Science, SQL e Machine Learning: Una Guida Basata su Progetti
Impara Python, i database relazionali e la modellazione predittiva passo dopo passo per risolvere problemi del mondo reale e costruire il tuo portfolio di data science attraverso tutorial scritti.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
I dati guidano le decisioni in ogni settore, rendendo la data science uno dei set di competenze più preziosi che tu possa acquisire oggi. La transizione in questo campo richiede una solida comprensione della programmazione, della gestione dei database e dei concetti moderni di Machine Learning.
Questo corso basato su testo ti porta da principiante assoluto a un professionista sicuro, pronto ad affrontare sfide complesse sui dati. Leggendo spiegazioni strutturate e studiando chiari frammenti di codice, imparerai come estrarre insight da dati grezzi, interrogare database in modo efficiente e costruire modelli predittivi intelligenti.
Cosa imparerai:
- Impara i concetti fondamentali della programmazione Python, le strutture dati e i moderni flussi di lavoro delle librerie per la manipolazione dei dati.
- Padroneggia le query SQL per estrarre, filtrare e aggregare dati da database relazionali.
- Costruisci e valuta modelli classici di Machine Learning per la classificazione, la regressione e il clustering.
- Comprendi le basi del deep learning, le architetture delle reti neurali e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale.
- Applica i principi di prompt engineering e integra modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT nei flussi di lavoro analitici.
- Esplora concetti moderni sui dati, inclusi i database vettoriali e i pattern di generazione aumentata dal recupero.
- Metti in pratica le tue competenze attraverso scenari di progetto pratici e scritti che simulano attività di data science del mondo reale.
Il corso inizia con definizioni fondamentali, terminologia chiave e configurazione dell'ambiente prima di guidarti attraverso la manipolazione dei dati, l'interrogazione dei database e algoritmi avanzati di Machine Learning. Progredirai sistematicamente da script di base a pipeline predittive complesse, studiando i dettagli di implementazione del codice lungo il percorso.
Questo corso è progettato per principianti senza precedenti esperienze di programmazione o statistiche che desiderano un percorso chiaro e basato su testo nel mondo dei dati.
Inizia a leggere oggi per costruire una solida base in data science e Machine Learning.
Contenuti del corso
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
🎧Versione audio inclusa Impara ovunque, senza schermo
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 42 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
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Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Data Science, SQL e Machine Learning: Una Guida Basata su Progetti
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Data Science, SQL e Machine Learning: Una Guida Basata su Progetti
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato