Corso gratuito di Machine Learning Scientist
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Sedi e Orari
Le sedi possibili del corso sono Torino e Milano.
In tempi di Coronavirus i corsi che normalmente vengono svolti in aula saranno convertiti in webinar.
Il corso gratuito di Machine Learning si terrà presso le nostre sedi in aule informatiche munite di tutte le attrezzature necessarie allo svolgimento delle lezioni.
Il corso si svolge dal lunedì al venerdì e ha una durata di 160 ore (la durata potrebbe variare a seconda delle edizioni).
L'attivazione del corso è sempre vincolata al raggiungimento del numero minimo di iscritti. Per questo motivo, nel corso dell’anno non sempre sarà possibile stabilire con largo anticipo la data esatta di avvio.
Si consiglia, vista l'elevata richiesta attesa per questo corso, di procedere con la pre-iscrizione.
Obiettivi formativi
Il Machine Learning (apprendimento automatico) permette di utilizzare i computer per costruire modelli predittivi in grado di auto-apprendere dai dati esistenti e di elaborare previsioni attendibili di futuri comportamenti, risultati e tendenze (quali a titolo esemplificativo il posizionamento dei giocatori di una squadra in campo, individuazione di trend finanziari, anticipazione di notizie di tendenza o riconoscimento di fake news).
Il corso affronta la teoria del Machine Learning, combinata con scenari pratici per la creazione, la convalida e l'implementazione dei modelli di apprendimento automatico.
Destinatari dell’attività formativa
Il corso è rivolto a coloro che hanno l’interesse di apprendere ed utilizzare i modelli predittivi attraverso la scienza del Machine Learning.
Perché scegliere questo corso
Il corso è completamente gratuito. Nel corso verranno affrontati argomenti nell’ambito della modellistica probabilistica confrontata con quella non probabilistica e dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato. Queste competenze sono tra le più richieste dal mercato dell'analisi predittiva dei dati.
Il corso sarà seguito da docenti di comprovata expertise in materia di Data Analytics e Machine Learning Engineering (MLE)
Competenze acquisite durante il percorso formativo
L’allievo imparerà a costruire modelli di Machine Learning usando Azure Machine Learning, R e Python.
Gli argomenti includono: classificazione e regressione, metodi di clustering, modelli sequenziali, fattorizzazione di matrice, modellazione di argomenti e selezione di modelli.
I metodi includono: regressione lineare e logistica, macchine di supporto vettoriale, boosting, massima verosimiglianza e inferenza MAP, algoritmo EM, modelli di Markov nascosti, filtri di Kalman, algoritmo k-NN.
Figura professionale
Machine Learning Scientist
Requisiti di accesso
Conoscenze informatiche di base, utilizzo di pc con sistema operativo Windows e/o Mac e/o Linux.
Il corso è rivolto a diplomati, laureati maggiorenni, disoccupati, studenti, stranieri, lavoratori in mobilità o cassa integrazione straordinaria.
Attestato
Verrà rilasciato un attestato di partecipazione
Iscriviti al corso
Per ricevere informazioni o per essere inserito al corso compila uno dei due moduli che trovi qui sotto
