AI per Data Analysis

A ottobre, approfitta di due giorni di formazione pratica per scoprire come il Machine Learning può supportarti in ogni fase del ciclo di vita dei dati, dalla gestione all’implementazione di modelli di Intelligenza Artificiale pronti per la produzione.

Evita soluzioni standard e scopri come implementare e applicare modelli di Machine Learning in base alle tue necessità. In particolare, impara come:

• analizzare e trasformare dati grezzi in pattern e tendenze utili a guidarne lo sviluppo
• sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli per risolvere problemi concreti
• garantire la riproducibilità delle prestazioni con pipeline di ML automatizzate

Grazie alla guida del docente ottieni le competenze per affrontare una vasta gamma di task e riuscire a manipolare e analizzare grandi volumi di dati attraverso l’uso di Python e il suo ecosistema di librerie.

Il corso propone continue sessioni Learning by doing per:

• preparare un dataset reale con tecniche di preparazione del dato
• sviluppare un modello di Machine Learning
• creare una pipeline completa per un workflow MLOps end-to-end
• creare una web app dalla preparazione del dato alla pubblicazione del modello.

L’approccio hands-on ti permette di automatizzare i workflow di Machine Learning, standardizzare i processi e migliorare l’efficienza dello sviluppo dei modelli.

A chi si rivolge

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Partecipa per

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• 01 Gestire e pre-processa dataset complessi grazie a Python, Pandas e tecniche di EDA
• 02 Analizzare pattern e insight attraverso AI, ML e Deep Learning applicati a dati reali
• 03 Ottimizzare modelli di classificazione e regressione con Scikit-learn, feature engineering e tuning
• 04 Automatizzare pipeline di workflow MLOps con Scikit-learn e MLflow per tracciamento e deployment
• 05 Creare applicazioni end-to-end grazie a integrazione di dati, modelli e web app

Formazione Finanziata

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Il Docente

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Programma

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