Python, Pandas e Machine Learning

Un approccio didattico a Python finalizzato al Machine Learning, la Data Scientist e l'analisi dei dati

4.72 (9 reviews)
Udemy
platform
Italiano
language
Data Science
category
42
students
8.5 hours
content
Jan 2024
last update
$27.99
regular price

What you will learn

Utilizzare Pandas per importare svariate tipologie di dati

Filtrare, pulire, trasformare, aggregare e combinare i dati di un DataFrame

Effettuare il pre-processing dei dati propedeutico al Machine Learning

Implementare da zero algoritmi di Machine Learning con l'ausilio della programmazione a oggetti

Condurre un'analisi esplorativa dei dati

Utilizzare scikit-learn per creare modelli efficienti di classificazione, regressione, clusterizzazione

Utilizzare pipeline, tecniche di tuning dei parametri e di convalida incrociata per valutare i modelli

Rappresentare dati geografici e mappe con folium

Description

L'obiettivo di questo corsi è fornirti uno degli strumenti più potenti e versatili per analizzare i dati: il linguaggio Python unito con alcune tra le sue importanti librerie come Pandas e Scikit-learn.


Con il termine "Analizzare i dati" non mi riferisco soltanto alla creazione di grafici o a tecniche di Data Visualization, temi comunque importanti e oggetto di alcune lezioni. In questo corso vedremo anche e soprattutto come usare Python nell'intero processo di trasformazione dei dati in informazioni, che prevede:

- l'acquisizione dei dati da file di formato differente;

- la gestione dei tipi e dei dati mancanti;

- le operazioni di trasformazione, pulizia e decodifica dei dati;

- il preprocessing dei dati per il Machine Learning;

- l'implementazione in Python dell'algoritmo di Machine Learning del Perceptron tramite la programmazione a oggetti;

- l'analisi esplorativa e la rappresentazione grafica dei dati tramite la libreria seaborn;

- l'utilizzo della libreria scikit-learn per creare modelli di classificazione supervisionata di Machine Learning;

- le attività di tuning dei parametri, convalida dei risultati e selezione dei modelli;

- l'esecuzione di algoritmi di regressione per predire variabili quantitative, l'analisi delle serie storiche e il clustering per raggruppare gli individui simili.


Il corso si rivolge dunque a chiunque voglia fare un importante upgrade delle proprie skill di analisi dei dati tramite l'apprendimento di quello che è tra i linguaggi di programmazione in più rapida diffusione e richiesti dal mercato nel 2023. È perfetto ad esempio se sei uno sviluppatore SQL e vuoi allargare le tue skill tecniche da Data Analyst alla programmazione in Python o al Machine Learning. Discorso simile se al momento utilizzi Excel e vuoi superare i suoi limiti o approfondire tecniche più elaborate di analisi dei dati.


Comunque, anche se una conoscenza del settore è sicuramente d'aiuto, nelle lezioni partiremo da zero quindi anche se non hai esperienza ma hai tanta voglia di imparare potrai approcciarti per la prima volta alla programmazione tramite questo corso al 100% pratico.


NOVITÀ! Ho aggiunto una lezione per mostrare un esempio di presentazione in Power Point che espone le skill più importanti acquisite durante il corso, così potrai iniziare a creare un Portfolio di Analisi dei dati e allegare il documento ottenuto al tuo curriculum e al tuo profilo di LinkedIn e Github! Ho inserito infine un quiz finale con il quale potrai ripassare e verificare le competenze acquisite.


I pochi minuti relativi all'installazione e l'avvio di Python e Jupyter sono relativi a un PC con sistema operativo Windows, non è mostrato come eseguire queste attività su macOS (il processo è comunque molto simile ed è facilissimo trovare in rete materiale a riguardo). Ovviamente vale sempre la raccomandazione di utilizzare un proprio PC personale (non aziendale) per installare questo e qualsiasi altro software.


Le videolezioni sono corredate anche dai file contenenti gli script e gli esercizi visti durante le spiegazioni. Nel complesso, si tratta a tutti gli effetti di un manuale aggiuntivo di Python, Pandas e Machine Learning. Inoltre sarò sempre disponibile a rispondere a dubbi e domande sul materiale del corso, che potrai porre tramite i messaggi di Udemy o l'apposita sezione di Domande & Risposte.

Content

Installiamo Python e Jupyter

Installazione e primo accesso a Jupyer

Import dei dati con Python

Import di file CSV
Caratteristiche dei DataFrame
Import di file Excel
Import di file JSON
Importiamo un nuovo file CSV più complesso
Approfondimento: import da file strutturato

Analisi dei dati dichiarative con Python

Organizzare il codice in funzioni
Filtrare i dati - parte 1
Filtrare i dati - parte 2
Aggregare i dati - metodo groupby
Combinare i dati - metodo merge
Combinare i dati - metodo concat
Ordinare i dati e modificare la struttura di un DataFrame
Modificare e trasformare i dati in un DataFrame

Esercitazione

Esercitazione: pre-processing dei dati
Soluzione pt. 1: import del file Iris
Soluzione pt. 2: filtrare e ordinare i dati
Soluzione pt. 3: gestire i null - parte 1
Soluzione pt. 4: gestionre i null - parte 2
Soluzione pt. 5: gestione variabile target e suddivisione in training e test
Soluzione pt. 6: valorizzazione null
Soluzione pt.7 : normalizzazione dati
Soluzione pt.8: aggiunta colonna e conversione dati in array di numpy

Machine Learning e programmazione a oggetti

Ripasso sintassi di Python
Implementazione del Perceptron - parte 1
Implementazione del Perceptron - parte 2
Perceptron e programmazione a oggetti - parte 1
Perceptron e programmazione a oggetti - parte 2
Perceptron e programmazione a oggetti - parte 3
Machine Learning con Scikit-Learn - parte 1
Machine Learning con Scikit-Learn - parte 2

Screenshots

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Reviews

Alessandro
September 15, 2023
È con immenso piacere che scrivo questa recensione per il Professor Nicola Iantomasi, un docente di straordinaria competenza e passione che ha lasciato un'impronta indelebile nella mia esperienza formativa. Il Professor Iantomasi è molto più di un semplice insegnante; è un autentico maestro nell'arte dell'insegnamento. La sua conoscenza profonda e la sua chiarezza espositiva sono state fondamentali per la mia crescita professionale. In ogni lezione, il Professor Iantomasi ha dimostrato una capacità straordinaria nel trasmettere concetti complessi in modo chiaro e accessibile. La sua abilità nel rendere le informazioni comprensibili è davvero eccezionale, e ogni sua lezione è un vero e proprio viaggio nella scoperta del sapere. Ciò che distingue il Professor Iantomasi è la sua dedizione allo sviluppo delle capacità dei suoi studenti. Oltre a fornire conoscenze approfondite, è sempre stato disponibile ad aiutarmi a superare ostacoli e a raggiungere i miei obiettivi. La sua passione per l'insegnamento è evidente in ogni suo gesto, il suo impegno nel garantire il successo dei suoi studenti è ineguagliabile. Inoltre, il Professor Iantomasi è un Microsoft Trainer certificato, il che è una testimonianza della sua competenza nel campo della tecnologia e dell'informatica. La sua esperienza in questo settore è un valore aggiunto alle sue lezioni, poiché è in grado di connettere il mondo accademico con le esigenze del mondo reale. Consiglierei vivamente il Professor Nicola Iantomasi a chiunque sia alla ricerca di un docente eccezionale, un mentore e un amico nel percorso dell'apprendimento. La sua dedizione, la sua competenza e la sua capacità di ispirare sono veramente uniche. È un onore aver avuto l'opportunità di imparare da lui, e non esiterei un attimo a farlo di nuovo in futuro. Grazie, Professor Iantomasi, per essere una fonte inesauribile di ispirazione e conoscenza. La sua influenza positiva nella mia vita è incalcolabile, e sono grato per tutto ciò che ha fatto per me e per gli altri studenti. È veramente un insegnante straordinario, e spero che molti altri possano beneficiare della sua straordinaria guida. Con stima e riconoscenza, Alessandro Benevelli
Bit
July 1, 2023
Ho già seguito diversi corsi di Nicola Iantomasi Fondatore di Yimp (La Scuola dei dati) e devo confermare che anche questo è un ottimo corso per imparare Python Panda e il Machine Learning. Grazie mille Nicola per il tuo impegno e la tua professionalità.

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5/6/2022
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5/10/2022
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