Università di Napoli Federico II
Data Science con Python e R 专项课程
Università di Napoli Federico II

Data Science con Python e R 专项课程

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

位教师:Carlo Sansone

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.4

(37 条评论)

中级 等级

推荐体验

2 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入学习学科知识
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在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 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

要了解的详细信息

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授课语言:意大利语

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Università di Napoli Federico II 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

Python: Istruzioni per l’uso

Python: Istruzioni per l’uso

第 1 门课程16小时

您将学到什么

  • 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

您将获得的技能

类别:Python Programming
类别:Object Oriented Programming (OOP)
类别:Database Management
类别:Databases
类别:Functional Testing
类别:Debugging
类别:Scripting Languages
类别:Data Management
类别:Computer Programming
类别:Programming Principles
Machine Learning e Data Mining in R

Machine Learning e Data Mining in R

第 2 门课程30小时

您将学到什么

  • 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

您将获得的技能

类别:R Programming
类别:Artificial Neural Networks
类别:Deep Learning
类别:Unsupervised Learning
类别:Regression Analysis
类别:Dimensionality Reduction
类别:Ggplot2
类别:Predictive Modeling
类别:Data Manipulation
类别:Data Analysis
类别:Supervised Learning
类别:Data Modeling
类别:Exploratory Data Analysis
类别:Machine Learning
Python per la Data Science

Python per la Data Science

第 3 门课程18小时

您将学到什么

  • 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

您将获得的技能

类别:Pandas (Python Package)
类别:Scikit Learn (Machine Learning Library)
类别:NumPy
类别:Matplotlib
类别:PyTorch (Machine Learning Library)
类别:Data Manipulation
类别:Image Analysis
类别:Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
类别:Artificial Neural Networks
类别:Python Programming
类别:Data Science
类别:Applied Machine Learning
类别:Jupyter
类别:Computer Vision
类别:Keras (Neural Network Library)
类别:Deep Learning

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位教师

Carlo Sansone
Università di Napoli Federico II
2 门课程1,270 名学生

提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
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