Lesson 1: Addressing Business Issues with Data Science

• Topic A: Initiate a Data Science Project
• Topic B: Formulate a Data Science Problem

Lesson 2: Extracting, Transforming, and Loading Data

• Topic A: Extract Data
• Topic B: Transform Data
• Topic C: Load Data

Lesson 3: Analyzing Data

• Topic A: Examine Data
• Topic B: Explore the Underlying Distribution of Data
• Topic C: Use Visualizations to Analyze Data
• Topic D: Preprocess Data

Lesson 4: Designing a Machine Learning Approach

• Topic A: Identify Machine Learning Concepts
• Topic B: Test a Hypothesis

Lesson 5: Developing Classification Models

• Topic A: Train and Tune Classification Models
• Topic B: Evaluate Classification Models

Lesson 6: Developing Regression Models

• Topic A: Train and Tune Regression Models
• Topic B: Evaluate Regression Models

Lesson 7: Developing Clustering Models

• Topic A: Train and Tune Clustering Models
• Topic B: Evaluate Clustering Models

Lesson 8: Finalizing a Data Science Project

• Topic A: Communicate Results to Stakeholders
• Topic B: Demonstrate Models in a Web App
• Topic C: Implement and Test Production Pipelines

Questo corso CertNexus Certified Data Science Practitioner è pensato per i professionisti del settore che sfruttano i dati per risolvere i problemi aziendali. Lo studente tipo di questo corso ha diversi anni di esperienza con la tecnologia informatica, compresa una certa attitudine alla programmazione informatica. Tuttavia, non esiste necessariamente un unico ruolo organizzativo a cui questo corso si rivolge. Un potenziale studente potrebbe essere un programmatore che vuole ampliare le proprie conoscenze su come guidare le decisioni aziendali attraverso raccolta, gestione, analisi e manipolazione dei dati attraverso il codice; oppure un analista di dati con un background di matematica applicata e statistica che vuole portare le proprie competenze a un livello superiore; o qualsiasi altra situazione basata sui dati

In definitiva, lo studente target è colui che vuole imparare a estrarre in modo più efficace gli insight dal proprio lavoro e a sfruttarli per affrontare i problemi , apportando così un maggiore valore all’azienda.

In questo corso, implementerete le tecniche di scienza dei dati per risolvere problemi di business. Si tratta di:

• Utilizzare i principi della scienza dei dati per risolvere i problemi aziendali.
• Applicare il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) per preparare i set di dati.
• Utilizzerete diverse tecniche per analizzare i dati ed estrarre informazioni preziose.
• Progettare un approccio di apprendimento automatico per risolvere problemi aziendali.
• Formare, mettere a punto e valutare modelli di classificazione.
• Formare, mettere a punto e valutare modelli di regressione e di previsione.
• Formare, mettere a punto e valutare modelli di clustering.
• Finalizzare un progetto di scienza dei dati presentando i modelli a un pubblico, mettendoli in produzione e monitorandone le prestazioni.

Per garantire il successo di questo corso, è necessario possedere almeno una comprensione di alto livello dei concetti fondamentali della scienza dei dati, tra cui ma non solo: i tipi di dati, i ruoli della scienza dei dati, il ciclo di vita complessivo della scienza dei dati, i vantaggi e le sfide della scienza dei dati. È possibile ottenere questo livello di conoscenza seguendo il corso CertNexus DSBIZTM (esame DSZ-110).

È inoltre necessario avere esperienza con linguaggi di programmazione di alto livello come Python. Essere
familiari con l’utilizzo delle librerie fondamentali per la scienza dei dati in Python, come NumPy e pandas, è altamente raccomandato.

Oltre alla programmazione, è necessario avere esperienza con i database, compresi i linguaggi di interrogazione come SQL.

Lingua utilizzata nel corso/dal docente: Inglese
Il materiale didattico è in lingua Inglese