Data Science e Machine Learning: Dai Dati alla Conoscenza
About this ebook
In questo libro illustriamo le tecniche di analisi dei dati e di costruzione di algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, passando dalle conoscenze teoriche alle applicazioni con il software statistico R, tramite ampi esempi pratici.
Cosa imparerai
- Matematica e algebra per il machine learning
- Utilizzo del software statistico R e R-Studio
- Statistica descrittiva e inferenziale per la data science
- Calcolo delle probabilità
- La preparazione dei dati e la feature engineering
- Progettare e validare gli algoritmi di machine learning
- Algoritmi di regressione, classificazione e clustering
- Fare previsioni basate su serie temporali
- I modelli di reti neurali e deep learning
- Raccontare i dati: data visualization & data storytelling
A chi è rivolto questo libro
Questo libro è rivolto a chiunque voglia imparare a manipolare ed analizzare i dati traendo da questi nuova conoscenza. Se sei un manager IT o un analista che vuole entrare nel mondo della Data Science e dei Big Data, se sei uno sviluppatore che vuole conoscere le nuove tendenze nel campo dell’Intelligenza Artificiale o sei semplicemente curioso di conoscere questo mondo, allora questo libro è per te.
Contenuti
- La data science e i modelli di analisi
- La gestione dei big data
- Analisi univariata e multivariata, probabilità e test d’ipotesi
- Esplorare e visualizzare i dati
- Preparazione e pulizia dei dati
- Apprendimento supervisionato: classificazione e regressione
- Apprendimento non supervisionato: clustering e riduzione dimensionale
- Apprendimento semi supervisionato
- Algoritmi di associazione e analisi delle serie temporali
- Misure di validazione ed ottimizzazione degli algoritmi
- Le reti neurali e il Deep Learning
- Reti Convoluzionali per il riconoscimento di immagini
- Reti Ricorrenti e LSMT per le sequenze
- Encoders per la feature selection
- Algoritmi generativi
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About the author
Michele di Nuzzo è un ingegnere informatico che lavora con l’analisi dei dati da più di quindici anni. Esperto in sistemi multidimensionali, ha partecipato in prima linea a diversi progetti su data warehousing, business intelligence, strumenti analitici, ad-hoc analysis, modelli predittivi, data science e consulenza strategica. Nel suo percorso ha seguito tutto il ciclo di vita dei dati, dall’attività di ETL fino all’implementazione dei progetti nei settori della grande distribuzione, retail, e-commerce, ecc. Si è occupato anche di Project Management, in cui ha conseguito diversi master.
