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Questo esercizio fa parte del corso
Inizieremo il corso definendo cos'è la data science. Vedremo il flusso di lavoro della data science e come viene applicata a problemi di business reali. Concluderemo il capitolo esplorando come strutturare il tuo team dati per soddisfare le esigenze della tua organizzazione.
Ora che abbiamo compreso il flusso di lavoro della data science, approfondiremo il primo passo: la raccolta dei dati. Impareremo le diverse fonti di dati da cui la tua azienda può attingere e come archiviare quei dati una volta raccolti.
In questo capitolo parleremo di come esplorare e visualizzare i dati attraverso i dashboard. Vedremo gli elementi di un dashboard e come formulare una richiesta mirata per un dashboard. Tratteremo anche le richieste di dati ad hoc e i test A/B, potenti strumenti analitici che riducono i rischi nelle decisioni.
Esercizio attuale
In questo capitolo finale parleremo dell'argomento più chiacchierato nella data science: il Machine Learning! Vedremo il Machine Learning supervisionato e non supervisionato e il clustering. Poi passeremo ad argomenti speciali nel Machine Learning, tra cui la previsione di serie temporali, l'elaborazione del linguaggio naturale, il deep learning e l'Explainable AI!