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Corso pratico di Machine Learning con R
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Rating: 4.9 out of 5(63 ratings)
185 students

Corso pratico di Machine Learning con R

Inizia la tua carriera di Data Scientist imparando a costruire modelli di regressione, classificazione e clustering.
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Created byLuca Naso
Last updated 7/2019
Italian

What you'll learn

  • Realizzare modelli di Machine Learning in autonomia, per problemi di classificazione, regressione e clustering, sia in casi supervisionati che non
  • Saprai come usare algoritmi di Linear Regression (semplice, multipla e non lineare), Logistic Regression, LDA, QDA, KNN e K-Means
  • Imparerai a valutare i risultati di un modello di Machine Learning
  • Saprai come scegliere il modello di Machine Learning più appropriato per il caso in esame
  • Imparerai ad usare il linguaggio di programmazione R in RStudio

Course content

17 sections • 122 lectures • 11h 18m total length

  • Benvenuti!1:33
  • Obiettivi del corso3:38

    In questo video definiamo quali sono le aspettative per questo corso, per chi è il corso, e cosa si riuscirà a fare (una volta giunti fino in fondo).

Requirements

  • Un computer su cui installare R e RStudio (free)
  • Propensione al pensiero algoritmico
  • Conoscenza di base della statistica descrittiva (concetti di media, deviazione standard, ...) e della notazione matematica (sommatoria, uso degli indici, …)
  • Una minima esperienza di programmazione (con qualsiasi linguaggio) aiuterà ad avanzare nel corso più velocemente

Description

Questo corso ha un solo focus: abilitare 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 corso 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. Infine, per facilitare l'apprendimento, ho realizzato degli appositi Quiz di fine Sezione. Grazie ai Quiz potrai ricordare più facilmente quanto studiato durante la Sezione e quindi imparare di più e meglio ;)

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

Spero di vederti presto nel corso!

Luca-

Who this course is for:

  • Chi vuole diventare un Data Scientist, ed ha bisogno di sviluppare la parte di Machine Learning
  • Data Scientist Junior che vogliono rafforzarsi nel Machine Learning e R
  • Chiunque voglia creare sistemi di Machine Learning, anche senza diventare un Data Scientist
  • Chi vuole capire i principi del Machine Learning in maniera pratica e concreta
  • Chi vuole imparare ad usare R per fare Machine Learning

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