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Machine Learning e Data Science

Data Science con Python e IA: dai dati grezzi agli insight

Corso pratico per imparare Data Science, visualizzazione e modellazione predittiva con Python su dataset reali

26 lezioni7 ore di contenuto

Descrizione del corso

Un percorso operativo per imparare la Data Science con Python e strumenti di AI: prepari l'ambiente di lavoro, acquisisci le basi di Python per l'analisi dati, padroneggi NumPy e Pandas, svolgi EDA con Matplotlib e Seaborn su dataset reali e arrivi alla modellazione predittiva con Random Forest.

Destinatari

- Principianti che vogliono entrare nella Data Science con un percorso pratico e graduale - Professionisti e analisti che vogliono usare Python per esplorare dati reali e ricavare insight utili - Studenti e autodidatti che vogliono arrivare dall'EDA alla previsione con esempi concreti

Obiettivi

- Impostare un ambiente di lavoro completo per la Data Science con Python e notebook - Usare Python, NumPy e Pandas per pulire, trasformare e analizzare dati - Realizzare EDA efficaci con Matplotlib e Seaborn su dataset reali - Comprendere il passaggio dagli insight esplorativi alla modellazione predittiva - Costruire una prima pipeline di previsione con Random Forest e interpretarne i risultati

Prerequisiti

- Non sono richieste competenze avanzate di programmazione - E' sufficiente una familiarità di base con computer, file e browser - Curiosità verso dati, numeri e applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale
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Data Science con Python e IA: dai dati grezzi agli insight

Contesto privati

Data Science con Python e IA: dai dati grezzi agli insight

Corso pratico per imparare Data Science, visualizzazione e modellazione predittiva con Python su dataset reali

89,90 €

26 lezioni

7 ore di contenuto

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Docenti del corso

Massimiliano Sorrentino

Massimiliano Sorrentino

Dott. Fis.

Docente primario

Massimiliano Sorrentino è Ph.D. in Fisica, fisico dell’Ordine dei Chimici e dei Fisici della Provincia di Brescia (n. 355, sez. A) e innovation manager inserito nell’elenco del Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT). Da anni affianca aziende e professionisti come data scientist, machine learning engineer e sviluppatore software, trasformando dati complessi in decisioni e prodotti concreti. Ha iniziato nella fisica delle particelle, in collaborazioni internazionali con il CERN, e oggi applica lo stesso approccio rigoroso a progetti aziendali in settori diversi.

massimiliano.sorrentino@chimicifisici.it

Programma del corso

Introduzione

2 lezioni
  • Introduzione alla Data Science moderna: dai dati alle decisioni strategicheAnteprima21 min
  • Il Workflow professionale: il ciclo di vita di un progetto di Data Science12 min

Prepariamo l'ambiente per la Data Science

5 lezioni
  • Installiamo Python2 min
  • Installiamo Cursor5 min
  • Il nostro primo Jupyter Notebook10 min
  • Il nostro primo dataset4 min
  • Effettuiamo la nostra prima EDA minimale12 min

Python per la Data Science

5 lezioni
  • Tipi e strutture di dati21 min
  • Funzioni, cicli, condizioni, comprehension per la Data Science in Python26 min
  • Manipolazione dei dati in Python: esempi pratici ed esercizi per Data Science8 min
  • Programmazione Orientata agli Oggetti in Python: metodi per Data Science24 min
  • Analisi Esplorativa dei Prezzi con OpenPyXL: Media, Std Dev, Min e Max21 min

NumPy e Pandas

5 lezioni
  • Mastering NumPy: da Array vettoriali all'analisi statistica delle distribuzioni12 min
  • Facciamo pratica con NumPy con un vero dataset37 min
  • NumPy: analisi statistica avanzata ed esercizi pratici per la Data Science28 min
  • Pandas Pro: dominare i DataFrame partendo dalle basi NumPy20 min
  • Pandas: pratica ed esercizi32 min

EDA con matplotlib e seaborn

5 lezioni
  • Un caso d'uso reale: Rossmann Store Sales - analisi del dataset e obiettivi12 min
  • EDA Professionale: Estrarre Insight Strategici con Matplotlib30 min
  • Matplotlib per EDA: teoria ed esercizi guidati0 min
  • Data Visualization avanzata: EDA statistica con Seaborn11 min
  • Seaborn per EDA: teoria ed esercizi guidati0 min

Verso la modellazione predittiva

4 lezioni
  • Il ponte tra analisi dati (EDA) e predizione18 min
  • Business Intelligence strategica: il valore della modellazione predittiva9 min
  • Machine Learning: il Random Forest spiegato nel modo più semplice possibile19 min
  • Previsione vendite con Random Forest16 min

Conclusione

0 lezioni

    Recensioni degli studenti

    Recensioni approvate e raccolte con criteri trasparenti.

    Recensioni verificate

    5,0

    23 recensioni

    Come verifichiamo recensioni e valutazioni

    Le recensioni degli studenti sono disponibili solo dopo iscrizione e soglia minima di completamento. Le recensioni importate vengono approvate dall'amministratore dopo controllo dell'associazione con il corso seguito.

    Tutte le recensioni

    23 recensioni mostrate in ordine cronologico.

    O

    Oleg L.

    Recensione del 20 aprile 2026 - Recensione verificata

    R

    Rodolfo R.

    Recensione del 23 marzo 2026 - Recensione verificata

    A

    Alessio S.

    Recensione del 13 marzo 2026 - Recensione verificata

    G

    Giulio J.

    Recensione del 11 marzo 2026 - Recensione verificata

    G

    Giovanna L.

    Recensione del 7 febbraio 2026 - Recensione verificata

    A

    Aida S.

    Recensione del 24 gennaio 2026 - Recensione verificata