Master in Data Science – Profession.AI

Padroneggia Python, Machine Learning e Deep Learning. Costruisci modelli predittivi e trasforma i dati in decisioni strategiche per il business.

Un metodo progettato per portarti oltre la media, non solo al traguardo

11 corsi per diventare un Data Scientist completo. Diventa un Data Scientist completo: dall’analisi esplorativa al machine learning, dal deep learning al deploy di modelli in produzione.

1. Programmazione con Python Dalle basi della sintassi alla programmazione orientata agli oggetti, impari a sviluppare software complessi e ad automatizzare procedure con il linguaggio più diffuso in ambito AI.
2. Principi di Statistica Descrittiva con R Esplori i dati con R e ggplot2: indici di posizione, variabilità e forma, distribuzioni e visualizzazioni statistiche per l’analisi esplorativa.
3. Principi di Statistica Inferenziale con R Impari campionamento, verifica delle ipotesi, correlazione e regressione lineare per fare previsioni basate sui dati con rigore scientifico.
4. Fondamenti di Machine Learning Prepari i dati, costruisci modelli di regressione, classificazione e clustering con Python e scikit-learn, valutandoli con le metriche appropriate.
5. Machine Learning: Modelli e Algoritmi Vai oltre le basi con Naive Bayes, SVM, Decision Tree, Random Forest, K-NN e Neural Networks, imparando a scegliere il modello giusto per ogni problema.
6. Machine Learning: Tecniche Avanzate AutoML con FLAML, MLOps, time series con Facebook Prophet, PCA, LDA, Computer Vision con OpenCV e sistemi di raccomandazione.
7. Deep Learning e Reti Neurali Artificiali Costruisci reti neurali profonde con TensorFlow: architetture CNN per computer vision, RNN per NLP e addestramento su GPU e cloud.
8. Natural Language Processing Preprocessing testuale, codifica del testo, classificazione, sentiment analysis, topic modelling, NER e word embedding con Word2Vec.
9. SQL per la Data Science Query complesse su MySQL e MariaDB: aggregazioni, join, manipolazione delle strutture dati e accenni a NoSQL per analisi su database reali.
10. Tecnologie e Principi per i Big Data Apache Spark, AWS, Databricks, pipeline ETL, Machine Learning su Big Data con Spark MLlib e analisi in real time con Spark Streaming.
11. Tecniche di Data Visualization Crei visualizzazioni efficaci e storytelling con Tableau, applicando i principi delle neuroscienze visive e dell’etica nella comunicazione dei dati.

Non esci con la teoria. Esci con il lavoro da mostrare. Ogni corso si chiude con un project work su un caso reale di business. Al termine hai 11 project work nel tuo portfolio — lavoro concreto che un recruiter può guardare e valutare.