Will I earn university credit for completing the Specialization?

Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

What will I be able to do upon completing the Specialization?

With this specialization you will be able to develop the skills necessary to be able to easily program in Python and R to solve problems in the field of Data Science.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spezialisierung für Data Science con Python e R

Entdecken Sie neue Fähigkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.

Diese spezialisierung ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.

Spezialisierung für Data Science con Python e R

Diventa un esperto dei dati con Python e R. Crea le basi per la tua carriera da Data Scientist. Esegui analisi su data set reali e impara ad utilizzare correttamente R e Python

Dozenten: Carlo Sansone

Bei Coursera Plus enthalten

Mehr erfahren

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.4

(37 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis

Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern

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4.4

(37 Bewertungen)

Stufe Mittel

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2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Apprenderai le basi per realizzare un programma in Python e riconoscere i principali comandi
Conoscere ed utilizzare le principali istruzioni e strutture dati in R nei tipici metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Conoscere le architetture di reti neurali artificiali, sia shallow che deep
Utilizzare le reti neurali artificiali per la classificazione, segmentazione e object detection

Überblick

Questa Specialization è rivolta a quanti vogliano acquisire competenze di base nell’ambito della programmazione in Python e imparare ad utilizzare R e Python per risolvere problemi nell’ambito della Data Science. Attraverso i tre corsi, apprenderai come sono organizzate le strutture dei dati in R, come operare con il data wrangling e quali sono le principali tecniche di data visualization più utilizzate in ambito aziendale. Imparerai poi a usare Numpy e Pandas per la gestione dei dati e Matplotlib per la loro visualizzazione, e a risolvere problemi di classificazione, object detection e segmentazione semantica con PyTorch. L’esame finale ti permetterà di sviluppare capacità critiche di lettura dei dati e per valutare senza bias il lavoro dei tuoi colleghi.

Was ist inbegriffen?

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Italienisch

26 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Università di Napoli Federico II.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Python: Istruzioni per l’uso

KURS 116 Stunden4.2 (39 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Impara i Principi base della Programmazione in Python, i Linguaggi Interpretati e gli Ambienti di Sviluppo
Impara a conoscere la programmazione orientata agli oggetti e i costrutti più utilizzati: classi, oggetti, ereditarietà multipla
Utilizza in modo appropriato i Moduli e Package. Impara come gestire i Files ed eccezioni e come accedere a Data Base

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Database Management

Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)

Kategorie: Functional Testing

Kategorie: Debugging

Kategorie: Scripting Languages

Kategorie: Databases

Kategorie: Programming Principles

Kategorie: Data Management

Kategorie: Computer Programming

Machine Learning e Data Mining in R

KURS 230 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2
Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming

Kategorie: Dimensionality Reduction

Kategorie: Ggplot2

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Data Modeling

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Machine Learning

Python per la Data Science

KURS 318 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Imparare a manipolare e visualizzare i dati python, tramite l'uso di alcune librerie molto diffuse
Imparare a instanziare, addestrare ed utilizzare reti neurali (feedforward e ricorrenti) usando scikit learn
Imparare ad usare i tool Keras e PyTorch per il deep learning
Instanziare e utilizzare una rete encoder/decoder per la segmentazione semantica e come usare reti deep pre-addestrate per la object detection

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)

Kategorie: NumPy

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Computer Vision

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Data Science

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Image Analysis

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Carlo Sansone

Università di Napoli Federico II

2 Kurse1.244 Lernende

Flora Amato

Università di Napoli Federico II

1 Kurs1.877 Lernende

von

Università di Napoli Federico II

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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