Aula #1 - BigData & ML - Introduzione
Aula #2 - BigData & ML - Python e strumenti
Aula #3 - BigData & ML - Hello World in Python
Aula #4 - BigData & ML - Test e condizioni in Python
Aula #5 - Big Data & ML - cicli in Python
Aula #6 - Big Data & ML - array, liste, dict, tuple e set in Python
Aula #7 - Big Data & ML - funzioni in Python
Aula #8 - Big Data & ML - errori in Python
Aula #9 - Big Data & ML - moduli in Python
Aula #10 - Big Data & ML - OOP in Python
Aula #11 - Big Data & ML - Jupyter notebook
Aula #12 - Big Data & ML - Espressioni regolari
Aula #13 - Big Data & ML - Utilizzare i file di testo e binari
Aula #14 - Big Data & ML - Utilizzare file CSV
Aula #15 - Big Data & ML - Utilizzare file XML
Aula #16 - Big Data & ML - Utilizzare JSON
Aula #17 - Big Data & ML - SQL di base
Aula #18 - Big Data & ML - SQL e database con Python
Aula #19 - Big Data & ML - statistiche di base e grafici
Aula #20 - Big Data & ML - esercizio: da CSV a SQL
Aula #21 - Big Data & ML - La libreria NumPy
Aula #22 - Big Data & ML - NumPy: filtraggio dei valori e arrotondamenti
Aula #23 - Big Data & ML - NumPy: funzioni statistiche
Aula #24 - Big Data & ML - NumPy: utilizzo dei file per caricare e salvare dati
Aula #25 - Big Data & ML - Un esercizio con NumPy
Aula #26 - Big Data & ML - Pandas - Introduzione alla libreria
Aula #27 - Big Data & ML - Pandas - Indici e filtri
Aula #28 - Big Data & ML - Pandas - le series
Aula #29 - Big Data & ML - Pandas - manipolazione dei dati
Aula #30 - Big Data & ML - Pandas - statistiche e raggruppamenti
Aula #31 - Big Data & ML - Pandas - import ed export da file CSV, XLS e database
Aula #32 - Big Data & ML - Esercizio con NumPy e Pandas
Aula #33 - Big Data & ML - Esercizio - Estrazioni del lotto con Pandas
Aula #34 - Big Data & ML - Grafici con mathPlotLib
Aula #35 - Big Data & ML - Hadoop
Aula #36 - Big Data & ML - Hadoop su Docker
Aula #37 - Big Data & ML - MapReduce con MrJob in locale
Aula #38 - Big Data & ML - MrJob con Hadoop su Docker
Aula #39 - Big Data & ML - Spark
Aula #40 - Big Data & ML - MapReduce con Spark
Aula #41 - Big Data & ML - PySpark: RDD, filtri e partizioni
Aula #42 - Big Data & ML - PySpark: DataFrame
Aula #43 - Big Data & ML - Esercizio: PySpark e CSV
Aula #44 - Big Data & ML - Esercizio: PySpark e file Parquet
Aula #45 - Big Data & ML - Cos\'è il Machine Learning
Aula #46 - Big Data & ML - SciKit Learn - Regressione lineare
Aula #47 - Big Data & ML - Regressione lineare semplice
Aula #48 - Big Data & ML - Metriche e partizione dei dati
Aula #49 - Big Data & ML - Regressione lineare multipla
Aula #50 - Big Data & ML - Classificatori e alberi decisionali
Aula #51 - Big Data & ML - Conclusione e saluti
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