CIWZ Academy
Python per la scienza dei dati, l’intelligenza artificiale e lo sviluppo – Esame
Il costo evidenziato riguarda l’accesso d’esame e/o l’emissione del certificato, se prevista.
Scheda tecnica del corso
Obiettivi formativi
Fornire competenze approfondite in Python per data science, AI e sviluppo software, dalla base all’uso di librerie avanzate e tecniche di machine e deep learning.
Competenze acquisite
- Uso efficace di Python e gestione degli ambienti
- Analisi e visualizzazione dati con NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn
- Machine Learning con scikit-learn
- Introduzione al Deep Learning con PyTorch e TensorFlow
- Sviluppo di script, CLI e API
- Integrazione dati da file, database e API REST
- Controllo versione con Git
- Deployment e packaging, nozioni base su Docker
Destinatari
Professionisti e studenti con conoscenze base di Python interessati a specializzarsi in data science e sviluppo AI.
Prerequisiti
Conoscenze fondamentali di programmazione Python.
Programma
- Fondamenti Python e OOP
- Gestione ambienti e dipendenze
- Qualità del codice: PEP8, testing, logging
- Analisi e visualizzazione dati
- EDA, preprocessing, feature engineering
- Machine Learning con scikit-learn
- Introduzione al Deep Learning
- Sviluppo applicazioni e automazione
- Integrazione dati
- Git e collaborazione
- Deploy e packaging
Metodologia didattica
Lezioni teoriche alternate a esercitazioni pratiche e sviluppo di progetti.
Modalità di valutazione
Esame scritto della durata di 60 minuti con punteggio minimo 70% per superamento.
Durata
60 minuti di esame.
Attestazione
Certificato di superamento esame (con possibile costo associato).
Risultati attesi
Capacità di utilizzare Python in progetti reali di data science, AI e sviluppo software, garantendo qualità e implementando soluzioni complesse.
Come funziona su Academy
1. Registrazione / Accesso
L’utente crea un account o accede alla piattaforma per acquistare e sostenere l’esame.
2. Esame finale
Academy eroga la sessione d’esame. La preparazione può avvenire esternamente o tramite altri canali formativi.
3. Coerenza delle domande
Le domande del test richiamano gli argomenti, gli obiettivi e le competenze riportati nella scheda tecnica del corso.
4. Validazione e certificato
Dopo il superamento e la validazione, il candidato può ottenere il certificato secondo le regole del corso.