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Python per la scienza dei dati, l’intelligenza artificiale e lo sviluppo – Esame

⏱ 60 min🎯 70%🏷 PY_DS_AI_DEV_LA
Il corso "Python per la scienza dei dati, l’intelligenza artificiale e lo sviluppo – Esame" si concentra sulla padronanza avanzata del linguaggio Python con particolare applicazione nell'ambito della scienza dei dati, dell’intelligenza artificiale e dello sviluppo di software. Si affrontano le basi del linguaggio, gestione degli ambienti di lavoro, qualità del codice e testing, fino ad arrivare a tecniche avanzate di analisi dati con librerie come NumPy e pandas e strumenti di visualizzazione come Matplotlib e Seaborn. La parte centrale include esplorazione dei dati, preprocessing e machine learning con scikit-learn, oltre a una introduzione alle reti neurali e deep learning con PyTorch e TensorFlow. Il corso approfondisce inoltre gli aspetti pratici dello sviluppo: scrittura di script, gestione di API, integrazione dati da diverse sorgenti, controllo versione con Git e strategie di deployment e packaging, includendo anche nozioni base su containerizzazione Docker. Destinato a chi ha conoscenze preliminari di programmazione Python e vuole consolidare competenze per affrontare ruoli tecnologici nel campo dei dati e AI, il corso termina con una prova d’esame di 60 minuti che valuta le competenze acquisite, richiedendo un punteggio minimo del 70% per il superamento.
Costo
50,00 €
Su Academy si sostiene esclusivamente l’esame finale.
Il costo evidenziato riguarda l’accesso d’esame e/o l’emissione del certificato, se prevista.
Nota importante: Su Academy si sostiene esclusivamente l’esame finale del corso. L’eventuale attività formativa o di preparazione può essere svolta esternamente o tramite altri canali. I quesiti del test richiamano gli argomenti indicati nella presente scheda tecnica e nel programma sintetico del corso.

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.

Per sostenere il test è necessario registrarsi o accedere. La scheda tecnica completa è disponibile anche in PDF professionale A4.
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