Università di Napoli Federico II
Machine Learning e Data Mining in R
Università di Napoli Federico II

Machine Learning e Data Mining in R

This course is part of Data Science con Python e R Specialization

Taught in Italian

Antonio Lepore
Biagio Palumbo
Carlo Sansone

Instructors: Antonio Lepore

Included with Coursera Plus

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Intermediate level

Recommended experience

30 hours (approximately)
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • 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

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

12 quizzes

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Intermediate level

Recommended experience

30 hours (approximately)
Flexible schedule
Learn at your own pace

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Placeholder

Build your subject-matter expertise

This course is part of the Data Science con Python e R Specialization
When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Specialization.
  • Learn new concepts from industry experts
  • Gain a foundational understanding of a subject or tool
  • Develop job-relevant skills with hands-on projects
  • Earn a shareable career certificate
Placeholder
Placeholder

Earn a career certificate

Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV

Share it on social media and in your performance review

Placeholder

There are 4 modules in this course

In questa week, ti introdurrò al linguaggio R: avrai una panoramica sulle strutture dati in R, su data wrangling e visualization. Imparerai ad usare i principali pacchetti R, tra cui i famosi dplyr e ggplot2, inclusi in tidyverse. Quando necessario, ti verranno fornite nozioni teoriche di base necessarie per una maggiore comprensione dei concetti implementati in R nei successivi moduli.

What's included

10 videos6 readings4 quizzes7 ungraded labs

In questa week, dopo aver introdotto la differenza tra metodi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato e non supervisionato, ti verranno illustrate le principali tecniche multivariate di esplorazione dei dati mediante R e i principali metodi di apprendimento automatico non supervisionato, come l'analisi dei gruppi (clustering) e l'analisi delle componenti principali (PCA).

What's included

6 videos1 reading4 quizzes9 ungraded labs

In questa week, approfondirai gli elementi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato. Imparerai ad applicare tecniche di predizione numerica a partire dai modelli lineari di regressione semplice e multipla. Ti sensibilizzerò verso i tipici problemi derivanti dall'applicazione della regressione lineare multipla a data set reali e le più comuni soluzioni attraverso la selezioni degli attributi e la regolarizzazione. Inoltre, ti verranno forniti strumenti pratici per la valutazione della capacità descrittiva (in-sample) e predittiva (out-of-sample) di un metodo di machine learning supervisionato e per la selezione del modello interpretativo migliore.

What's included

9 videos1 reading3 quizzes7 ungraded labs

In questa week ti introdurrò allo studio delle Reti Neurali Artificiali: partirai dal singolo percettrone, che è in grado di risolvere solo problemi di classificazione linearmente separabili, e, passando per il percettrone multilivello, che è in grado di risolvere problemi di classificazione e predizione numerica anche non linearmente separabili, arriverai alla "rivoluzione" del Deep Learning. Vedrai anche come è possibile utilizzare il Knowledge Transfer per addestrare le reti deep.

What's included

4 videos8 readings1 quiz

Instructors

Antonio Lepore
Università di Napoli Federico II
1 Course689 learners

Offered by

Recommended if you're interested in Data Analysis

Why people choose Coursera for their career

Felipe M.
Learner since 2018
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
Chaitanya A.
"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."

New to Data Analysis? Start here.

Placeholder

Open new doors with Coursera Plus

Unlimited access to 7,000+ world-class courses, hands-on projects, and job-ready certificate programs - all included in your subscription

Advance your career with an online degree

Earn a degree from world-class universities - 100% online

Join over 3,400 global companies that choose Coursera for Business

Upskill your employees to excel in the digital economy

Frequently asked questions