Università di Napoli Federico II

Spécialisation "Data Science con Python e R"

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Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

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Università di Napoli Federico II

Spécialisation "Data Science con Python e R"

Diventa un esperto dei dati con Python e R.

Crea le basi per la tua carriera da Data Scientist. Esegui analisi su data set reali e impara ad utilizzare correttamente R e Python

Carlo Sansone
Flora Amato
Biagio Palumbo

Instructeurs : Carlo Sansone

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 55 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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des 55 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Apprenderai le basi per realizzare un programma in Python e riconoscere i principali comandi

  • Conoscere ed utilizzare le principali istruzioni e strutture dati in R nei tipici metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato

  • Conoscere le architetture di reti neurali artificiali, sia shallow che deep

  • Utilizzare le reti neurali artificiali per la classificazione, segmentazione e object detection

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Computer Programming
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
  • Catégorie : Programming Principles
  • Catégorie : Scripting
  • Catégorie : Scripting Languages
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : R (Software)

Détails à connaître

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Enseigné en Italien

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
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  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Università di Napoli Federico II

Spécialisation - série de 3 cours

Python: Istruzioni per l’uso

Python: Istruzioni per l’uso

COURS 1, 16 heures

Ce que vous apprendrez

  • Impara i  Principi base della Programmazione in Python, i Linguaggi Interpretati e gli Ambienti di Sviluppo

  • Impara a conoscere la  programmazione orientata agli oggetti e i costrutti più utilizzati: classi, oggetti, ereditarietà multipla

  • Utilizza in modo appropriato i Moduli e Package. Impara come gestire i Files ed eccezioni e come accedere a Data Base

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming
Catégorie : File I/O
Catégorie : Database Management
Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
Catégorie : File Management
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Scripting
Catégorie : Scripting Languages
Catégorie : Data Management
Catégorie : Databases
Machine Learning e Data Mining in R

Machine Learning e Data Mining in R

COURS 2, 31 heures

Ce que vous apprendrez

  • Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2

  • Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato

  • Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : R (Software)
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Python per la Data Science

Python per la Data Science

COURS 3, 18 heures

Ce que vous apprendrez

  • Imparare a manipolare e visualizzare i dati python, tramite l'uso di alcune librerie molto diffuse

  • Imparare a instanziare, addestrare ed utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn

  • Imparare ad usare i tool Keras e PyTorch per il deep learning

  • Instanziare e utilizzare una rete encoder/decoder per la segmentazione semantica e come usare reti deep pre-addestrate per la object detection

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : NumPy
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Keras (Neural Network Library)

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Instructeurs

Carlo Sansone
Università di Napoli Federico II
2 Cours1 386 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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