Udemy - BigData e Machine learning di base con Python (Update 10-2024) - Ita

Muovi i primi passi nella Big Data Analysis con Python.

In questo corso esplorerai il mondo dei Big Data e delle tecniche di Machine Learning utilizzando Python, uno dei linguaggi di programmazione più diffusi e versatili. Attraverso un approccio pratico e interattivo, imparerai a gestire grandi quantità di dati, estrarre informazioni significative e costruire modelli predittivi avanzati. Sarai guidato passo dopo passo nello sviluppo di soluzioni di analisi e classificazione dei dati utilizzando librerie come Numpy, Pandas, Hadoop, pySpark e Scikit-learn.

Cosa imparerai:

- Fondamenti di Python per il data analysis

- Gestione e manipolazione di grandi dataset (BigData)

- Utilizzo di librerie e strumenti avanzati in Python

- Rudimenti di Machine Learning

A chi è rivolto: Il corso è rivolto a sviluppatori, analisti di dati e professionisti IT che desiderano acquisire competenze nei Big Data e nel Machine Learning. È consigliata una conoscenza di base di Python (il corso prevede alcune lezioni di introduzione a Python).

I Big Data sono insiemi di dati di dimensioni estremamente grandi e complesse che non possono essere gestiti, elaborati o analizzati con i tradizionali strumenti software e database. Questi dati sono caratterizzati dalle "3V":

Volume: la quantità di dati generati è enorme, spesso misurata in petabyte o zettabyte.

Velocità: i dati vengono generati a una velocità molto elevata, spesso in tempo reale.

Varietà: i dati possono essere strutturati (come tabelle di database), semi-strutturati (come file XML o JSON) o non strutturati (come immagini, video, testo).

Negli ultimi anni, con la diffusione di Internet, dei social media, dei dispositivi IoT (Internet of Things) e di tecnologie avanzate, la quantità di dati generata ha raggiunto proporzioni gigantesche.

Perché i Big Data sono importanti:

Decisioni basate sui dati: L'analisi dei Big Data consente alle aziende di prendere decisioni più informate. Attraverso l'analisi, è possibile identificare pattern, tendenze e correlazioni che non sarebbero visibili con dataset più piccoli.

Innovazione e personalizzazione: Le aziende possono utilizzare i Big Data per migliorare i loro prodotti e servizi. Ad esempio, piattaforme come Netflix o Amazon utilizzano i Big Data per personalizzare le raccomandazioni, basate sulle preferenze e sul comportamento degli utenti.

Previsione di tendenze: Settori come la finanza, la sanità e il marketing utilizzano i Big Data per prevedere cambiamenti del mercato, epidemie o il comportamento dei clienti. Questo permette di essere proattivi anziché reattivi.

Miglioramento delle operazioni aziendali: Le organizzazioni possono analizzare i propri processi interni utilizzando Big Data per ottimizzare la produzione, ridurre i costi e migliorare l'efficienza.

Nuove opportunità di business: I Big Data hanno dato vita a nuove industrie, come il "Data-as-a-Service" e la data science, offrendo nuove opportunità di mercato per professionisti e aziende.

Esempi di utilizzo:

Sanità: Analisi di grandi quantità di dati clinici e genetici per personalizzare le cure mediche e prevenire malattie.

Marketing: Segmentazione avanzata dei clienti e pubblicità mirata grazie all'analisi dei comportamenti online.

Finanza: Rilevazione di frodi finanziarie e gestione del rischio attraverso algoritmi di machine learning applicati a enormi dataset transazionali.

I Big Data sono quindi fondamentali perché permettono di ottenere informazioni approfondite che possono trasformare il modo in cui operano le aziende e i settori.

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