Siamo Accurat,

la Data Science è al cuore del nostro lavoro


Risolviamo problemi data-driven di ogni tipo in modo rigoroso e creativo


Ti riveliamo i segreti e gli strumenti migliori per cominciare


Il corso ti insegnerà a manipolare i dataset con Python, uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati al mondo.


Imparerai a studiare le proprietà dei dataset e a visualizzarle; a formulare modelli per analizzare i dati e comprenderne il contenuto; e infine a comunicare le conclusioni nel modo più efficace.


I tantissimi open data disponibili in rete ti permetteranno di mettere in pratica fin da subito gli insegnamenti, pubblicando le tue conclusioni.

Contenuti del corso

  • 46 Lezioni

    Più di 14 ore di lezione per scoprire la teoria, imparare il metodo pratico, e analizzare progetti esistenti

  • 75+ Link e risorse

    Tantissimi link per approfondire il mondo della dataviz, scoprire reference, attori rilevanti e database utili

  • Esercitazioni e quiz

    Completa i quiz e le esercitazioni alla fine di ogni modulo per ottenere l'attestato di completamento del corso

Docenti

Otho analizza, interpreta, colleziona, scompone, e studia grandi banche dati. Ha lavorato presso centri di ricerca europei nei campi della genomica, trascrittomica e proteomica. Il suo approccio accademico garantisce sempre la giusta scientificità del dato.

Otho Mantegazza

Data Scientist

Docenti

Cesare è il Director of Technology di Accurat. Guida lo sviluppo frontend e backend, ed è specializzato in progettazione del software e qualità del codice. Ha una passione per i linguaggi di programmazione esotici e per la modellazione scientifica del mondo: infatti è l'inventore del Cookie Dippability Index.

Cesare Soldini

Director of Technology

Docenti

Filippo Elgorni ha lavorato come fisico sperimentale e videomaker. Ad Accurat unisce la sua esperienza coi numeri alle sue competenze in ambito visivo lavorando ai diversi aspetti di un progetto data-driven.

Filippo Elgorni

Data Scientist and Developer

Partecipa al corso e scopri il valore dei dati

ISCRIVITI

Le lezioni

    1. Introduzione al corso

    2. Obiettivi

    3. Preparare il lavoro

    4. Notebook - Introduzione

    1. Python

    2. Notebooks

    3. Pandas

    4. EDA

    5. Notebook - Strumenti e linguaggi

    1. Dati Tabulari - Parte 1

    2. Dati Tabulari - Parte 2

    3. Dati Tabulari - Parte 3

    4. Dati Tabulari - Parte 4

    5. Dati Tabulari - Parte 5

    6. Dati Tabulari - Parte 6

    7. Dati Relazionali

    8. Dati Geografici

    9. Dati Temporali

    10. Dati sul Web_ Scraping

    11. Dati sul Web_ Scraping Avanzato

    12. Dati Non Strutturati_ Immagini

    13. Notebook - Forma e fonti dati

    1. Dati Bikesharing - Introduzione

    2. Dati Bikesharing - Ricerca Dati

    3. Dati Bikesharing - Esplorazione Dati - Teoria

    4. Dati Bikesharing - Esplorazione Dati - Missing Values

    5. Dati Bikesharing - Esplorazione Dati - Outliers

    6. Dati Bikesharing - Esplorazione Dati - Osservazioni

    7. Notebook - Dimostrazione pratica

    1. Introduzione ai Modelli - Parte 1

    2. Introduzione ai Modelli - Parte 2

    3. Introduzione ai Modelli - Parte 3

    4. Introduzione ai Modelli - Parte 4

    5. Introduzione ai Modelli - Parte 5

    6. Introduzione ai Modelli - Parte 6

    7. Notebook - Modelli

    1. Scikit-Learn API - Parte 1

    2. Scikit-Learn API - Parte 2

About this course

  • €349,00
  • 58 lessons
  • 14 hours of video content

FAQ

  • Quali sono le modalità del corso? 🏫

    Dataschool è completamente a distanza e le lezioni sono registrate in video. Puoi seguire il corso online secondo la tua disponibilità e i tuoi tempi, su qualsiasi dispositivo: desktop, tablet e mobile. Alla fine di ogni modulo sono previsti momenti di autovalutazione e quiz.

  • Servono conoscenze specifiche? 🤯

    Il corso è pensato come introduzione al mondo della Data Science e non necessita di particolari conosceanze pregresse. L’obiettivo è prendere dimestichezza con le tecniche necessarie per lavorare coi dati, indipendentemente dai contesti di applicazione.

  • Occorrono strumenti particolari? 🛠️

    Il corso propone l'apprendimento dei concetti base di Data Science in Python attraverso uno strumento di compilazione di Notebook. Potrai scegliere di installare Python e Jupyter in locale, potrai utilizzare JupyterLab di MyBinder, oppure potrai utilizzare Colab di Google. Scegli quello che funziona meglio per te!

  • Fino a quando posso iscrivermi? 📅

    Puoi iscriverti al corso in qualsiasi momento.

  • Quanto dura il corso? ⌛

    Il corso propone più di 14 ore di lezione. Per essere completato richiede mediamente 20-30 ore complessive, considerando studio autonomo, esercitazioni, materiali extra e quiz finali.

  • Verrà rilasciato un certificato? 🎓

    Ad oggi non abbiamo ancora una licenza per rilasciare certificati riconosciuti. Una volta concluso il corso ti sarà inviato un attestato di partecipazione e completamento.

  • Ci sono agevolazioni sul prezzo? 💰

    Stiamo lavorando ad un programma di agevolazioni per studenti in collaborazione con alcuni istituti e università. Se sei parte di una Onlus scrivici!

  • Esiste un programma per aziende? 🏢

    Se ritieni che il corso possa essere utile come strumento di formazione aziendale, scrivici a [email protected]