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Esercizi e Materiale
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Approfondimenti
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Info e modalità
Cari studenti, per l’A.A. 2022/2023 il laboratorio inizierà come indicato sulla piattaforma ARIEL, venerdì 3 marzo dalle 15:30 alle 18:30 circa per un totale di 10 lezioni
Il Programma potrà essere variato in corso d'opera
Programma
Lezione 1
Introduzione a Python:
Cos’è Python. La sintassi. I costrutti fondamentali,Cicli, If. Principi di Programmazione.
Configurazione ambienti di sviluppo
Lezione 2
Le Strutture dati in python:
Stringhe, Liste, Array, Tuple, Dizionari. La prima parte del laboratorio sarà supportata da
esempi ed applicazioni elementari in ambito matematico e statistico
Lezione 3
Le Librerie python per la Data Science Parte 1:
Numpy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikit Learn
Lezione 4
Le Librerie python per la Data Science Parte 2:
Numpy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikit Learn
Lezione 5
Data Analysis e Data Visualization - EDA:
Lavorare con i dataset, i dataframe, analizzare e visualizzare i dati, esplorare i dati.
Lezione 6
Costruire modelli Predittivi in Python Parte 1:
Il Machine Learnig e leapplicazioni concrete ad use case tipici: Sanità ed HealthCare, AIM (Artificial Intelligence
Marketing), Predictive Maintenance.
Lezione 7
Costruire modelli Predittivi in Python Parte 2:
Regressione Lineare ed
applicazioni concrete ad use case tipici: Sanità ed HealthCare, AIM (Artificial Intelligence
Marketing), Predictive Maintenance.
Lezione 8
Costruire modelli Predittivi in Python Parte 3:
Alberi Decisionali ed
applicazioni concrete ad use case tipici: Sanità ed HealthCare, AIM (Artificial Intelligence
Marketing), Predictive Maintenance.
Lezione 9
Costruire modelli Predittivi in Python Parte 4:
Random Forest ed
applicazioni concrete ad use case tipici: Sanità ed HealthCare, AIM (Artificial Intelligence
Marketing), Predictive Maintenance.
Lezione 10
Deep Learning e Reti Neurali:
Introduzione al Deep Learning e alle reti neurali
Materiale Suddiviso per Lezioni
Il materiale sarà disponibile poche ore dopo la lezione