Master Online Accreditato Executive in Machine Learning e Data Analysis a 199€ invece di 1000€ [Ultimi 3 posti Disponibili]

CERTIFICATO CON CODICE DI LICENZA

Abstract

Argomenti
Machine learning, data analysis, clustering, linear regression, logistic regression, lda, linguaggio di programmazione r
A chi è rivolto
Chiunque voglia realizzare i suoi modelli di machine learning in autonomia
CorsoCorso online/Infoprodotto
Biglietto
  • Prezzo: 1.000€In offerta a 199€
  • OFFERTA RISERVATA PER GLI ULTIMI 3 POSTI DISPONIBILI
  • OFFERTA RISERVATA PER GLI ULTIMI 3 POSTI DISPONIBILI
CategoriaProgrammazione

Docenti/Speaker

Life Learning

Life Learning

Lezioni

  • ACCESSO AL CORSO

Descrizione

Impara a costruire e valutare modelli di regressione, classificazione e clustering.

Sono Luca Naso, astrofisico appassionato di dati e tecnologia (ma anche startup e corsa!). Con questo master online “Master Executive in Machine Learning e Data Analysis” voglio insegnarti come entrare nel meraviglioso mondo del Machine Learning. In particolare, ti guiderò passo passo tanto nella teoria del Machine Learning quanto nella sua applicazione pratica con il linguaggio di programmazione R.


Perchè scegliere questo corso?

Questo master ha un solo focus: abilitare chi lo segue all’uso del Machine Learning in R. Tutto dunque orbita attorno all’obiettivo di consentire agli studenti di realizzare i loro modelli di Machine Learning in autonomia, usando R. Per raggiungere questo risultato sono stati inseriti molti tutorial, dove si eseguono tutti i passi uno alla volta. 


Al tempo stesso ci sono delle sessioni teoriche che consentono di capire i principi dietro i vari algoritmi o strategie.

Con questo master online “Master Executive in Machine Learning e Data Analysis” imparerai i principi alla base del Machine Learning, gli algoritmi più diffusi ed i comandi R per poter creare modelli sia per problemi di Regressione, sia di Classificazione, sia di Clustering. Ciò che distingue spesso un Data Scientist mediocre da uno eccellente è la sua capacità di valutare e scegliere i modelli migliori. Per questo motivo nel corso verranno insegnate e messe in pratica tecniche specifiche proprio per fare questo.


Nel complesso presenteremo ed utilizzeremo 8 diversi algoritmi, potrai seguire più di 11 ore di video suddivise in oltre 120 lezioni. Avrai inoltre a disposizione quasi 300 pagine di slide in formato pdf che potrai scaricare divise per sezioni e consultare in ogni momento. Anche il codice sorgente degli script R che realizzeremo durante il corso sarà a tua disposizione, e potrai scaricarlo ed usarlo nella tua console di R.

Con questo corso apprenderai quelle competenze concrete che ti servono per applicare il Machine Learning a problemi reali.


Cosa imparerai con questo corso?

Iscriviti al mio master online “Master Executive in Machine Learning e Data Analysis” e avrai accesso alle mie lezioni dove imparerai:

A Realizzare modelli di Machine Learning in totale autonomia, sia per problemi di classificazione che di regressione e clustering, sia in casi supervisionati che non supervisionati;

 Ad Usare algoritmi di Linear Regression (semplice, multipla e non lineare), Logistic Regression, LDA (Linear Discriminant Analysis), QDA (Discriminant Quadratic Analysis), KNN (K-Nearest Neighbours) e K-Means; 

 A Valutare i risultati di un modello di Machine Learning; 

 A Scegliere il modello di Machine Learning più appropriato per il caso in esame; 

 Ad Usare il linguaggio di programmazione R in RStudio.


  • Obiettivi del corso
  • Materiale didattico del corso
  • Installazione strumenti
  • Dataset
  • Modello
  • Training
  • Previsioni
  • Un modello di ML in 4 passi
  • Presentazione della Sezione
  • Cosa è il Machine Learning?
  • Casi d’uso reali
  • Tipi di Machine Learning – per apprendimento
  • Tipi di Machine Learning – per output
  • Algoritmi
  • Gli Errori nel Machine Learning
  • Gli Errori nel Machine Learning – Bias e Varianza
  • Introduzione alle Sezioni sulla Regressione
  • Altri modelli di Machine Learning
  • Comando lm – input
  • Comando lm – output
  • SLR – Definizione
  • SLR – Modello
  • SLR – Minimi Quadrati
  • Significato dei coefficienti
  • Intervalli di confidenza
  • Riepilogo Finale
  • Introduzione alla Sezione
  • Definizione MLR
  • Importare dati da fonti esterne
  • Breve esplorazione del dataset
  • Inizia il viaggio
  • Un modello di MLR
  • Confronto tra 4 modelli
  • Interpretazione del modello di MLR
  • Aldilà di un grande potere
  • Come implementare le Sinergie in R
  • La formula delle Sinergie
  • Altri modelli
  • Il p-value
  • Descrizione delle non linearità nella MLR
  • Come costruire un modello quadratico in R
  • Come rappresentare un modello quadratico in R
  • [bonus] Come studiare 10 modelli in una volta sola!
  • Trattazione teorica delle non linearità
  • Contesto della Scelta delle Variabili
  • Numero di variabili
  • Significatività e p-value
  • Numero Modelli
  • Metodo Forward
  • Metodo Backward
  • Metodo Ibrido
  • Scelta Finale
  • Valutare un modello
  • Test Error
  • Metodi Indiretti
  • Akaike Information Criterion (AIC)
  • Non solo BIC
  • Due modi per calcolare il Cp di Mallows
  • Forward e Backward in un colpo solo!
  • L’importanza della Cross Validation
  • Validation Set 1 – Calcolo MSE
  • Validation Set 2 – Calcolo Ripetuto
  • Validation Set 3 – Plot e Limiti
  • Leave One Out Cross Validation
  • LOO CV in R
  • I limiti della LOO CV
  • K-fold Cross Validation
  • I vantaggi della k-fold CV
  • Come eseguire la k-fold CV in R
  • Valutiamo n modelli con un ciclo “for”
  • Come visualizzare i risultati della k-fold CV
  • Chi è Grande?
  • Introduzione alla Classificazione
  • Introduzione alla Logistic Regression
  • Confronto tra Logistic e Linear Regression
  • Variabili binarie
  • Definizione del Metodo
  • Logistic Function e … scommesse!
  • Un nuovo dataset
  • Fattori e istogrammi
  • Boxplot e grafici misti
  • Maximum Likelihood
  • Primo Modello di Classificazione
  • Matrice di Confusione (!)
  • Valutazione Grafica
  • Ancora due …
  • Formula magica?
  • Multiple Logistic Regression
  • Selezione per passi ibrida con la Regressione Logistica Multipla
  • Matrice di confusione e Accuracy sui dati di test
  • Un altro successo, un altro obiettivo! No anzi due!
  • Funzionamento di base
  • Tre probabilità
  • Teorema di Bayes
  • Metodo e Campane …
  • Linear e Quadratic DA
  • Due nuovi modelli
  • Predizioni e Accuracy dei modelli
  • Modelli multipli
  • Validazione
  • Un algoritmo speciale
  • Apprendimento Pigro e Non Parametrico
  • Come funziona KNN
  • KNN per regressione
  • La Maledizione della Dimensionalità
  • Come scegliere K?
  • KNN in pratica: modello con un predittore
  • 1, 10, 100 K
  • K-fold CV con caret
  • 100 modelli KNN multi-predittore
  • 10.000 valutazioni!!!
  • Grande^2
  • Definizione e sfide dei modelli non supervisionati
  • Esempi
  • Descrizione breve
  • Principio alla base di K-Means
  • Algoritmo di K-Means
  • Punti Critici
  • Creiamo il dataset
  • Due modelli di K-Means
  • Elbow Method e Fluttuazioni


Ottieni nuove Certificazioni, Conquista la Carriera che Meriti.


Life Learning è una Società con Certificazione RICONOSCIUTA IN OLTRE 160 PAESI in quanto è accreditata ISO 9001:2015 per “Progettazione ed Erogazione di Corsi di Formazione Online” dalla Lloyd’s Register (la più importante e rispettabile società di accreditamento al mondo), oltre ad essere Provider ECP (Crediti per l’Educazione Continua Professionale) e riconosciuta da Accreditation Training per l’elevato standard qualitativo che viene riconosciuto ai nostri corsi online.

 IMPORTANTE: sul Certificato che otterrai alla fine del corso saranno riportati i marchi di Accredia, Lloyd’s Register, Accreditation Training e dell’Abilitazione come Provider ECP.

Questo permetterà di arricchire il cv con un certificato che verrà riconosciuto dalle aziende in quanto rilasciato da Life Learning che è un'organizzazion con Certificazione ISO 9001:2015 per la Qualità.




I 9 principali vantaggi dei corsi online Life Learning:


  1. -Accedi al corso quando vuoi dove vuoi h24, 7 giorni su 7; 
  2. -Accesso a vita alle video lezioni del corso e ai suoi futuri aggiornamenti senza costi aggiuntivi; 
  3. -Rilascio del certificato finale con N° di Licenza personale e con tuo nome e cognome; 
  4. -Possibilità di studiare da pc, tablet e smartphone; 
  5. -Iscrizione al workspace, ovvero all'esclusiva classe virtuale riservata esclusivamente agli studenti del corso; 
  6. -Tutoraggio completo da parte del docente del corso nel workspace, nel forum dedicato; 
  7. -Nessuna limitazione, il corso non ha scadenza, sei tu a decidere quando studiare, e quando fare l'esame finale; 
  8. -Garanzia Life Learning di rimborso 30 giorni soddisfatti o rimborsati su tutti i corsi online; 
  9. -Con l'iscrizione al corso online si ha la possibilità di frequentare gli oltre 500 corsi online gratuiti del catalogo corsi di Life Learning; 
×
Questo sito utilizza i cookie per migliorare la tua esperienza di navigazione e suggerirti contenuti in linea con le tue preferenze. Se vuoi saperne di più clicca qui.
Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina o cliccando qualunque suo elemento acconsenti all'uso dei cookie.