‫Ciaoooo! Sono super super entusiasta di iniziare e spero che lo siate anche voi.
‫Ma per scoprire questo mondo di data science e machine learning, dobbiamo capire cosa
‫stiamo imparando e dove andremo a finire.
‫Quindi abbiamo un chiaro percorso verso il successo.
‫Ora questo corso ha oltre 300 video suddivisi in sezioni.
‫Quindi esaminiamo le sezioni in modo da sapere qual è il piano.
‫Innanzitutto, iniziamo con una sezione 101 sull'apprendimento automatico davvero divertente. cos'è l'apprendimento automatico? giocheremo con alcuni strumenti
‫divertenti e capiremo cos'è tutta questa mania per l'apprendimento automatico in modo che tu possa
‫spiegarlo ai tuoi amici, alla famiglia e al cane.
‫Ok, forse non il cane.
‫Una volta che ci sentiamo a nostro agio con l'idea dell'apprendimento automatico, comprendiamo una storia e come siamo
‫arrivati qui e come funziona ad alto livello.
‫Abbiamo quindi due strade da seguire.
‫Uno è se non conosci Python o non hai mai programmato in vita tua. Bene, ti insegneremo un po' di Python in modo
‫che tu possa seguire il resto del corso.
‫L'altro percorso è per coloro che hanno già familiarità con la programmazione e Python e vogliono semplicemente
‫immergersi direttamente in modo da poter scegliere Python o continuare con il corso.
‫La parte successiva riguarda l'ambiente di lavoro.
‫Tutti noi vogliamo avere una configurazione professionale che utilizzerai in scenari di vita reale.
‫Quindi ti presenteremo argomenti come i notebook Jupyter, Conda e gli ambienti virtuali in modo che alla fine
‫della sezione tu abbia una configurazione professionale.
‫E quando inizi a lavorare il tuo primo giorno di lavoro capisci esattamente cosa devi installare
‫sul tuo computer.
‫Passiamo quindi all'analisi dei dati come analizziamo questi dati che abbiamo utilizzando librerie come i panda.
‫Poi apprendiamo di una libreria molto importante quando si parla di data science e cioè NumPy, uno
‫strumento fondamentale per tutti i data scientist.
‫Poi si passa alle visualizzazioni dei dati.
‫Sarà davvero divertente perché lavoreremo con librerie come matplotlib che ci consentono di creare
‫grafici e immagini davvero accurati per descrivere i nostri dati.
‫Entriamo quindi nel popolarissimo scikit-learn. Se vuoi entrare nell'apprendimento automatico,
‫devi conoscere questa libreria e scikit-learn ci consente di utilizzare modelli e addestrare modelli e verificare quanto siano
‫accurati i nostri modelli di apprendimento automatico.
‫In quella sezione impareremo un flusso di lavoro completo per un progetto di machine learning.
‫Poi le cose si fanno interessanti.
‫Questo è il momento in cui iniziamo a lavorare su un progetto di vita reale e ci immergiamo davvero in profondità nell'apprendimento automatico.
‫Impareremo a conoscere l'apprendimento supervisionato sulle reti neurali, il transfer learning, il deep learning.
‫Faremo progetti sulla classificazione, sulla regressione.
‫Costruiremo modelli sui dati delle serie temporali.
‫Ora non eviteremo di affrontare argomenti difficili qui.
‫Ti presenteremo, soprattutto più avanti nel corso, argomenti avanzati come deep learning,
‫reti neurali e transfer learning e utilizzeremo l'ultima versione di TensorFlow e Keras per realizzare progetti
‫divertenti come classificazioni di immagini, transfer learning.
‫Ti mostreremo anche come utilizzare le GPU sui tuoi modelli per accelerare l'addestramento.
‫Questa sarà una parte davvero divertente in cui lavoreremo effettivamente su progetti di vita reale e avremo quaderni
‫e cartelle di lavoro entro la fine da mostrare sul tuo portfolio. Passiamo quindi all'ingegneria dei dati.
‫L'ingegneria dei dati è in realtà un intero campo in sé, ma come scienziato dei dati devi capire
‫cosa fanno e quali sono i grandi concetti di alto livello.
‫Su argomenti come Hadoop e Spark in modo che tu sappia come vengono utilizzati nel settore e puoi
‫comunicare con i data engineer.
‫Questa è una parte che spesso manca in molti corsi.
‫Ma una delle mie parti preferite è quest'ultima parte: lo storytelling e la comunicazione. qualcosa di cui siamo molto entusiasti perché
‫è un argomento così importante ma spesso dimenticato che è necessario per essere un ingegnere di successo
‫nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati, devi essere
‫in grado di comunicare il tuo lavoro, presentare il tuo lavoro alla direzione, al capo, ai tuoi colleghi.
‫Quindi, utilizzando la nostra esperienza lavorativa nel settore, ti mostreremo come lavorare sulla narrazione e sulla
‫comunicazione per presentare il tuo progetto e distinguerti davvero da tutti i tuoi colleghi.
‫La scienza dei dati è un campo popolare e affinché tu abbia successo vogliamo andare oltre le semplici basi e la comunicazione
‫è una parte importante di questo.
‫Come puoi vedere, abbiamo molto da trattare qui.
‫Tanti video e tanti esercizi.
‫Ma ti prometto che sarà molto divertente.
‫In effetti, seguiremo una trama in cui vieni assunto in un'azienda e tutti questi
‫compiti ti verranno affidati da un capo.
‫E abbiamo imitato questi compiti in base alla nostra esperienza di lavoro per le aziende in modo che
‫quando ottieni il tuo primo lavoro... beh, non avrai sorprese o almeno sei abituato all'ambiente di lavoro.
‫Alla fine, tutto questo si adatterà e avrà senso dall'inizio dell'apprendimento automatico e delle basi
‫della scienza dei dati fino alla fine con la creazione dei nostri progetti.
‫Ti porteremo da zero alla maestria, ma sai qual è la parte migliore di questo corso? La nostra comunità
‫online.
‫Abbiamo migliaia di sviluppatori che chattano ogni giorno aiutandosi a vicenda a risolvere i problemi insieme
‫solo parlando dei dati di programmazione più recenti e più importanti e del mondo tecnologico.
‫Ora questa è una risorsa facoltativa che puoi utilizzare in modo da poter conversare avanti e indietro
‫con altri studenti, me stesso e Daniel.
‫Le idee per farti sentire parte di una classe e non lo stai facendo tutto da solo, ma sai
‫una cosa?
‫Basta parlare.
‫So che ti stai eccitando.
‫Lo sono anche io.
‫Quindi iniziamo nel prossimo video.
‫È il tuo primo giorno di lavoro e inizieremo questo corso.
‫Iniziamo a imparare e
‫vediamo perché, essere un data scientist è diventata una delle competenze più richieste al mondo.
‫Iniziamo.