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Python e Machine Learning

Hai partecipato al bootcamp di sabato
e vuoi diventare cintura nera di pandas e sklearn?
Ecco i link ai materiali del bootcamp e altre risorse per proseguire.

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Bootcamp

I link ai materiali visti durante il bootcamp di sabato

schermata Colab

Il notebook con gli esercizi di Python per imparare le basi di questo linuaggio.

schermata slide

Le slide per orientarsi fra processi e algoritmi del Machine Learning.

schermata Colab

I due esercizi di Machine Learning per allenare i tuoi primi modelli (senza soluzioni).

schermata Colab

I due esercizi di Machine Learning con le soluzioni.

📝 Risorse utili

Una selezione di risorse per approfondire Python e il Machine Learning

copertina libro Automate the Boring Stuff with Python

Automate the Boring Stuff with Python - Per la parte python pura: vi insegna python e un sacco di progetti carini e molto pratici.

schermata sito ML for Beginners

Machine Learning for Beginners - A Curriculum - Corso di Microsoft di Machine Learning pensato per "beginners".

libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow - Se preferite i libri, questo è scritto molto bene con parte sia teorica che pratica. Gli esercizi sono disponibili anche online.

libro The hundred page machine learning book

The Hundred Page Machine Learning Book - Sempre parlando di libri, per la parte teorica scritto molto bene e disponibile anche gratuitamente.

schermata sito edX Python for Data Science

UC San Diego Python for Data Science - Un mooc per imparare a utilizzare potenti strumenti Python open-source come Pandas, Git e Matplotlib e per manipolare, analizzare e visualizzare set di dati complessi.

schermata sito Pythoncheatsheet.org

Pythoncheatsheet.org - Sito rivolto a sviluppatori principianti e avanzati, con l'obiettivo di abbassare la barriera di ingresso per i nuovi arrivati e fornire un supporto anche ai veterani del codice.

schermata sito Programming with Python

Programming with Python - Il modo migliore per imparare a programmare è fare qualcosa di utile, quindi questa introduzione a Python è costruita attorno a dei task di analisi dei dati.

schermata sito HackInScience.png

Hackinscience - Una piattaforma di esercizi Python interattiva: scrivi il codice e ottieni un feedback istantaneo dal bot di correzione con informazioni dettagliate sugli eventuali errori.

preview pdf

Python Cheat Sheets - Questo set di cheat sheet ti aiuterà a ricordare i concetti base così come la sintassi. Fanno parte del libro Python Crash Course

schermata sito Eduopen

Il corso online in lingua italiana di Introduzione alla programmazione con Python dell'Università di Genova e il pathway in Calcolo Scientifico in Python dell'Università di Padova

schermata sito Machine Learning Playground

Machine Learning Playground - Una piattaforma per giocare, esplorare e comprendere diversi algoritmi di Machine Learning.

schermata sito UC Irvine ML Repository

UC Irvine Machine Learning Repository - Un sito con più di 500 dataset su cui potersi esercitare con le tecniche di Machine Learning.

schermata sito Coursera Machine Learning Specialization

University of Washington Machine Learning Specialization - Una specializzazione che, attraverso una serie di casi di studio pratici, permette di acquisire esperienza applicativa nelle principali aree dell'apprendimento automatico, tra cui previsione, classificazione, clustering e recupero delle informazioni.

schermata sito #aiadventures

#aiadventures - Un canale video che esplora l'arte, la scienza e gli strumenti del Machine Learning.

schermata sito Google Ai Education

Google Ai Education - Informazioni, tool, dataset ed esercizi per aiutarti a sviluppare le tue abilità e far avanzare i tuoi progetti.

schermata sito Udemy Corso

Udemy Corso completo di Data Science e Machine Learning con Python - Corso in lingua italiana per diventare da principiante a esperto nelle tecniche di Data Science con Python.

schermata sito Kaggle

Kaggle - Una serie di tutorial che riducono gli argomenti complessi alle loro componenti pratiche chiave.

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