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IA/Machine Learning con Python: Guida Completa a Scikit e AI
6 students

IA/Machine Learning con Python: Guida Completa a Scikit e AI

Corso completo dedicato a Scikit-Learn, ai decision tree e all'integrazione con MySQL! edizione 2026
Last updated 2/2026
Italian

What you'll learn

  • Comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale e del machine learning.
  • Utilizzare Scikit-Learn per la preparazione dei dati, la modellazione e la valutazione delle performance.
  • Costruire e ottimizzare decision tree per risolvere problemi di classificazione e regressione.
  • Integrare MySQL per esplorare il dataset Iris e gestire grandi moli di dati.

Course content

5 sections21 lectures4h 49m total length
  • 1.1 Introduzione ai Decision Tree17:49
  • 1.2 Scikit Learn breve Panoramica7:40
  • 1.3 Scikit Implementazione Parte 115:19
  • 1.4 Scikit Implementazione Parte 28:14

Requirements

  • Non è necessaria esperienza di programmazione. Conoscenze base di Python e voglia di imparare sono sufficienti.

Description

Scopri il potere dell’intelligenza artificiale applicata alla pratica in questo corso completo dedicato a Scikit-Learn, ai decision tree e all'integrazione con MySQL! Che tu sia un principiante nel campo della data science o un professionista desideroso di approfondire, questo percorso ti guiderà passo dopo passo attraverso i concetti fondamentali e le tecniche avanzate per costruire, ottimizzare e interpretare modelli decisionali.

Cosa imparerai:

  • Fondamenti di AI e Machine Learning: Comprendi le basi dell'intelligenza artificiale e il funzionamento degli algoritmi di machine learning.

  • Scikit-Learn in Profondità: Approfitta di una panoramica completa di Scikit-Learn, dagli strumenti principali alle tecniche per l'analisi e la preparazione dei dati.

  • Decision Trees: Analizza in dettaglio i decision tree: teoria, implementazione pratica e metodi per migliorare le performance dei modelli.

  • Progetto Finale con Dataset Iris e MySQL: Metti in pratica quanto appreso nel progetto finale, in cui importerai ed esplorerai il famoso dataset Iris, integrandolo con MySQL per gestire e analizzare grandi quantità di dati.

  • Best Practices e Ottimizzazione del Modello: Scopri come evitare gli errori comuni e implementare tecniche di fine-tuning per ottenere il massimo dal tuo modello.

Perché scegliere questo corso:

  • Approccio Pratico e Interattivo: Impara attraverso esempi reali, esercitazioni pratiche e un progetto finale che ti permetterà di mettere subito in pratica le competenze acquisite.

  • Risorsa Completa per il Mercato del Lavoro: Acquisisci le skills richieste nel mondo dell’analisi dei dati e preparati a sfide professionali reali.

  • Supporto Continuo e Community: Accedi a supporto dedicato e confrontati con una community di appassionati e professionisti del settore.

  • Strumenti e Tecnologie Moderni: Dal popolare Scikit-Learn a MySQL, utilizza i tool più diffusi e richiesti nel campo della data science e dell'intelligenza artificiale.

Preparati a rivoluzionare il tuo approccio al machine learning e a entrare nel mondo dell’intelligenza artificiale con competenze concrete e progetti reali. Se cerchi un corso aggiornato, pratico e orientato al risultato, questo è il percorso che fa per te!

Who this course is for:

  • Destinato a sviluppatori Python principianti e appassionati di data science interessati a sperimentare con AI e decision tree.