Corsi di data science a Pisa

Il tuo corso personalizzato di data science a Pisa su UniProf!

Se sei appassionato di data science e desideri acquisire competenze pratiche nell'analisi dei dati o se stai studiando per un esame e pensi di avere bisogno di una mano, questo corso a Pisa è pensato per te! Imparerai a raccogliere, analizzare e interpretare i dati utilizzando le tecniche più avanzate, come il machine learning e l'intelligenza artificiale. Attraverso progetti reali, sviluppa le abilità necessarie per trasformare i dati in informazioni strategiche, un valore sempre più richiesto nel mondo professionale. Preparati ad affrontare le sfide di un settore in continua evoluzione e ad applicare concretamente le tue conoscenze in ambito aziendale.

Che argomenti affronterai?

Introduzione alla data science

• Cos'è la Data Science e perché è importante
• Panoramica sugli strumenti e le tecnologie utilizzate nella Data Science
• Ciclo di vita dei dati: raccolta, pulizia, analisi e interpretazione

Fondamenti di statistica e probabilità

• Statistica descrittiva: media, mediana, varianza, deviazione standard
• Probabilità e distribuzioni statistiche (distribuzione normale, binomiale, etc.)
• Inferenza statistica: test di ipotesi, intervalli di confidenza

Programmazione per la data science

• Introduzione a Python per Data Science
• Librerie fondamentali: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
• Lavorare con dataset, manipolazione e visualizzazione dei dati

Pulizia e preprocessing dei dati

• Gestione dei dati mancanti e dei valori anomali
• Trasformazioni dei dati (scalatura, normalizzazione, encoding)
• Tecniche di feature engineering

Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)

• Analisi visiva e statistica dei dati
• Identificazione di tendenze, correlazioni e anomalie nei dataset
• Creazione di grafici e report per analizzare e comunicare i risultati

Modellazione predittiva e machine learning

• Introduzione al Machine Learning e ai suoi algoritmi principali (supervisionati e non supervisionati)
• Regresione lineare e logistica
• Algoritmi di classificazione (alberi decisionali, k-nearest neighbors, support vector machines)
• Algoritmi di clustering (k-means, DBSCAN)
• Modelli di ensemble: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost

Deep learning e reti neurali

• Introduzione al Deep Learning
• Reti neurali artificiali e loro applicazioni
• Tecniche avanzate come CNN (Convolutional Neural Networks) per il riconoscimento delle immagini e RNN (Recurrent Neural Networks) per sequenze temporali

Tecniche di valutazione dei modelli

• Cross-validation e overfitting
• Metriche di performance: precision, recall, F1 score, AUC-ROC
• Selezione del miglior modello tramite grid search e random search

Big data e tecnologie avanzate

• Introduzione al Big Data e a piattaforme come Hadoop e Spark
• Tecniche di analisi su grandi volumi di dati
• Parallelizzazione e ottimizzazione dei processi di calcolo

Intelligenza artificiale e applicazioni real-world

• Applicazioni di AI nella Data Science (automazione, analisi predittiva, personalizzazione)
• Caso studio: utilizzo dell'AI per la previsione di tendenze di mercato, analisi delle immagini, analisi del sentiment

Visualizzazione dei dati e storytelling

• Creazione di dashboard interattive con strumenti come Tableau, PowerBI
• Presentazione dei risultati con grafici efficaci e comprensibili
• Tecniche di storytelling per comunicare i dati in modo chiaro e persuasivo

Etica e privacy nei dati

• Questioni etiche nell'uso dei dati (privacy, bias nei modelli, equità)
• Normative sulla protezione dei dati (GDPR, leggi sulla privacy)
• Responsabilità e trasparenza nell'analisi dei dati

Possibili obiettivi e traguardi di questo corso

Obiettivi del corso

1. Acquisire competenze tecniche avanzate: Sviluppare una solida conoscenza degli strumenti e delle tecniche fondamentali della Data Science, inclusi linguaggi di programmazione come Python, librerie per l'analisi dei dati (NumPy, Pandas), e tecniche di visualizzazione (Matplotlib, Seaborn).
2. Comprendere e applicare concetti di statistica e probabilità: Acquisire una comprensione approfondita delle basi statistiche necessarie per analizzare e interpretare i dati, come le distribuzioni, i test di ipotesi e le tecniche di inferenza statistica.
3. Saper raccogliere e pulire i dati: Imparare a trattare i dati grezzi, a pulire e trasformare dataset incompleti o rumorosi per renderli pronti per l’analisi. Questo include l’identificazione e la gestione di valori mancanti, outlier e la normalizzazione dei dati.
4. Conoscere le principali tecniche di Machine Learning: Comprendere gli algoritmi di machine learning, sia supervisionati (come regressione, classificazione) che non supervisionati (come clustering), per applicarli a diversi scenari reali, come la previsione di tendenze e la segmentazione dei dati.
5. Sviluppare modelli predittivi e valutare le loro performance: Imparare a costruire, testare e ottimizzare modelli predittivi, utilizzando tecniche avanzate come la cross-validation e il tuning dei parametri. Inoltre, sarà sviluppata la capacità di selezionare il modello migliore in base a metriche di valutazione appropriate (precision, recall, F1-score).

Traguardi del corso

1. Padronanza delle tecniche di analisi dei dati: Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito una padronanza delle tecniche di analisi dei dati, dai fondamenti alla loro applicazione pratica, diventando in grado di gestire e analizzare dataset complessi in modo autonomo.
2. Capacità di applicare modelli di Machine Learning a casi concreti: Gli studenti saranno in grado di scegliere e applicare il modello di machine learning più adatto a ciascun tipo di problema, valutandone la performance e ottimizzando il risultato per ottenere previsioni accurate.
3. Competenze nella gestione e nella pulizia dei dati: Gli studenti saranno in grado di raccogliere, pulire e preprocessare i dati in modo efficace, trattando problemi come la gestione dei dati mancanti, la riduzione del rumore e la trasformazione dei dati per applicazioni specifiche.
4. Competenza nell’utilizzo di strumenti di visualizzazione avanzata: Gli studenti sapranno utilizzare strumenti di visualizzazione avanzata per rappresentare i dati in modo chiaro, realizzando grafici, diagrammi e dashboard che rendano facilmente comprensibili le informazioni emerse dalle analisi.
5. Conoscenza dei fondamenti del Deep Learning e delle reti neurali: Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di comprendere le basi del deep learning e di applicare tecniche come le reti neurali a compiti complessi, come la classificazione delle immagini o l’elaborazione di sequenze.

Buoni motivi per cui scegliere UniProf

UniProf è la scelta ideale per chi vuole approfondire le proprie competenze nel campo della data science, sia che tu sia alle prime armi o già un professionista in cerca di perfezionamento. I nostri corsi sono pensati per rispondere alle diverse necessità degli studenti, da chi desidera imparare le basi della gestione dei dati, fino a chi vuole specializzarsi in tecniche avanzate come il machine learning, il deep learning o l’analisi dei big data. Se il tuo obiettivo è imparare a raccogliere, analizzare e interpretare i dati o creare modelli predittivi, le nostre lezioni ti guideranno in ogni fase del tuo percorso formativo.

Grazie alla competenza dei nostri tutor, avrai l’opportunità di seguire un programma che combina teoria, esercitazioni pratiche e l’utilizzo di strumenti innovativi. Ogni studente riceve supporto costante e feedback specifici, garantendo un progresso sicuro e continuo. I nostri corsi sono altamente flessibili, pensati per adattarsi al tuo livello, ai tuoi obiettivi e al ritmo che preferisci, per offrirti un'esperienza di apprendimento unica e personalizzata.

Cosa richiediamo ai nostri insegnanti?

La selezione dei tutor di UniProf avviene con grande attenzione, per garantirti un insegnamento di altissima qualità. La nostra selezione si fonda su:

• Un'ottima preparazione accademica e qualifiche professionali nel campo della Data Science e dell'analisi dei dati.
• Esperienza concreta nell'insegnamento e abilità nel creare percorsi formativi su misura per ogni studente.
• Competenza nell’utilizzo delle tecnologie più avanzate, tra cui linguaggi di programmazione come Python e R, e strumenti per l’analisi dei dati.
• Accesso a risorse didattiche moderne, come software specializzati e materiali aggiornati, per garantire un apprendimento pratico ed efficace.

Ogni docente ha un profilo dettagliato con le sue competenze, le recensioni degli studenti e le tariffe, così potrai scegliere facilmente il tutor che meglio si adatta alle tue necessità.

Lezioni personalizzabili: apprendi dove, come e quando preferisci

UniProf ti permette di costruire il tuo corso secondo le tue esigenze. Ecco le modalità disponibili:

• Lezioni online: Partecipa alle lezioni comodamente da casa o da qualsiasi altro luogo, utilizzando piattaforme digitali che rendono l'apprendimento interattivo e coinvolgente.
• Lezioni a Pisa: Incontra il tuo tutor di persona, che può essere nello studio del docente, a casa tua o in spazi convenzionati, come coworking o sale studio.
• Orari flessibili: Organizza le lezioni in base ai tuoi impegni, con possibilità anche di incontri nei fine settimana o la sera, per adattarsi alla tua agenda.
• Lezioni di gruppo: Approfitta della possibilità di imparare con altri studenti in un ambiente stimolante, che favorisce la discussione e l'apprendimento collaborativo.

Con UniProf, hai la libertà di scegliere come organizzare il tuo percorso in Data Science, ottimizzando al meglio il tuo tempo e i tuoi obiettivi.

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