Data Science & AI: Python Pro
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Padroneggia i principi della Data Science, dell'IA e del Machine Learning: la guida definitiva per lo studio del 2026.
Progettata per studenti universitari e professionisti del settore tecnologico, questa app segue un percorso strutturato progettato per accompagnarti dalla raccolta dati all'Intelligenza Artificiale avanzata. Che tu sia uno studente di Data Science o di Economia, Finanza, SanitĆ o Ingegneria, questo ĆØ il tuo libro di testo digitale e laboratorio di programmazione Python in un unico strumento.
š UNITĆ 1: RACCOLTA E PREPARAZIONE DATI
Nozioni essenziali: Cos'ĆØ la Data Science? Esercitati con set di dati reali.
Metodi moderni: Impara il Web Scraping, la progettazione di sondaggi e la raccolta dati dai social media.
Pulizia dei dati: Padroneggia la pre-elaborazione e la gestione di grandi set di dati per l'analisi.
š UNITĆ 2: STATISTICA E ANALISI DI REGRESSIONE
Statistiche descrittive: Misure di centro, variazione, posizione e teoria della probabilitĆ .
Statistiche inferenziali: Test di ipotesi, intervalli di confidenza e ANOVA.
Regressione: Regressione lineare e analisi di correlazione per insight predittivi.
š¤ UNITĆ 3: MODELLAZIONE PREDITTIVA E FONDAMENTI DI IA
Previsione: Analisi di serie temporali, componenti e metodi di valutazione.
Machine Learning: Classificazione, Alberi Decisionali e modellazione di regressione.
Deep Learning e IA: Introduzione a reti neurali, backpropagation, CNN ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
āļø UNITĆ 4: ETICA PROFESSIONALE E VISUALIZZAZIONE
Etica dei dati: Approfondimenti sull'etica nella raccolta, analisi e reporting.
Visualizzazione: Codifica dei dati nel tempo, mappe di calore e grafici geospaziali in Python.
Reporting: Validazione del modello, scrittura di report informativi e riepiloghi.
š STRUMENTI DI STUDIO PRINCIPALI:
ā Revisioni dei capitoli: Termini chiave, pensiero critico e problemi quantitativi.
ā Integrazione con Python: illustrazioni tecniche e link diretti al codice Python.
ā Dati del mondo reale: analisi dei dataset Nasdaq e Federal Reserve (FRED).
ā Progetti di gruppo: scenari collaborativi per applicare le tue competenze in contesti reali.
šÆ PERFETTO PER:
Studenti di informatica: un supporto completo per corsi di 1 o 2 semestri.
Chi cambia carriera: crea un portfolio professionale con competenze di intelligenza artificiale pronte per il lavoro.
Analisti aziendali: padroneggia il processo decisionale e le previsioni basate sui dati.
Scarica Data Science & AI: Python Pro oggi stesso e inizia a padroneggiare il futuro dei dati!
Progettata per studenti universitari e professionisti del settore tecnologico, questa app segue un percorso strutturato progettato per accompagnarti dalla raccolta dati all'Intelligenza Artificiale avanzata. Che tu sia uno studente di Data Science o di Economia, Finanza, SanitĆ o Ingegneria, questo ĆØ il tuo libro di testo digitale e laboratorio di programmazione Python in un unico strumento.
š UNITĆ 1: RACCOLTA E PREPARAZIONE DATI
Nozioni essenziali: Cos'ĆØ la Data Science? Esercitati con set di dati reali.
Metodi moderni: Impara il Web Scraping, la progettazione di sondaggi e la raccolta dati dai social media.
Pulizia dei dati: Padroneggia la pre-elaborazione e la gestione di grandi set di dati per l'analisi.
š UNITĆ 2: STATISTICA E ANALISI DI REGRESSIONE
Statistiche descrittive: Misure di centro, variazione, posizione e teoria della probabilitĆ .
Statistiche inferenziali: Test di ipotesi, intervalli di confidenza e ANOVA.
Regressione: Regressione lineare e analisi di correlazione per insight predittivi.
š¤ UNITĆ 3: MODELLAZIONE PREDITTIVA E FONDAMENTI DI IA
Previsione: Analisi di serie temporali, componenti e metodi di valutazione.
Machine Learning: Classificazione, Alberi Decisionali e modellazione di regressione.
Deep Learning e IA: Introduzione a reti neurali, backpropagation, CNN ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
āļø UNITĆ 4: ETICA PROFESSIONALE E VISUALIZZAZIONE
Etica dei dati: Approfondimenti sull'etica nella raccolta, analisi e reporting.
Visualizzazione: Codifica dei dati nel tempo, mappe di calore e grafici geospaziali in Python.
Reporting: Validazione del modello, scrittura di report informativi e riepiloghi.
š STRUMENTI DI STUDIO PRINCIPALI:
ā Revisioni dei capitoli: Termini chiave, pensiero critico e problemi quantitativi.
ā Integrazione con Python: illustrazioni tecniche e link diretti al codice Python.
ā Dati del mondo reale: analisi dei dataset Nasdaq e Federal Reserve (FRED).
ā Progetti di gruppo: scenari collaborativi per applicare le tue competenze in contesti reali.
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Chi cambia carriera: crea un portfolio professionale con competenze di intelligenza artificiale pronte per il lavoro.
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Scopri di piĆ¹ sulla modalitĆ di condivisione dei dati dichiarata dagli sviluppatori
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KHANPUR, 64100
Pakistan
