La formazione nel campo della tecnologia e del machine learning sta diventando sempre più cruciale in un mondo digitale in continua evoluzione. Il percorso formativo PCTO ‘Python 3 per il Machine Learning’ rappresenta una risposta efficace a questa esigenza: infatti questo percorso non solo fornisce agli studenti le competenze tecniche necessarie, ma promuove anche lo sviluppo di abilità trasversali fondamentali per il loro futuro professionale.
Il percorso ‘Python 3 per il Machine Learning’ ha come obiettivo principale quello di fornire una formazione completa e pratica nel campo del machine learning. Attraverso un approccio ‘learning by doing’, gli studenti vengono incoraggiati a sviluppare progetti reali in team, acquisendo non solo competenze tecniche ma anche abilità trasversali come il lavoro di squadra, la comunicazione efficace, la gestione del tempo e l’adattabilità.
Gli obiettivi specifici del percorso comprendono:
- Sviluppo del Pensiero Critico e Analitico: Gli studenti imparano ad analizzare criticamente i problemi, valutare diverse soluzioni e prendere decisioni basate su logica e dati.
- Promozione del Lavoro di Squadra e Collaborazione: Il percorso stimola la capacità di lavorare efficacemente in squadra, valorizzando le diverse competenze e punti di vista per raggiungere obiettivi comuni.
- Miglioramento della Comunicazione Efficace: Gli studenti potenziano le loro abilità comunicative, sia nella forma scritta che orale, per esprimere idee e concetti in modo chiaro e persuasivo.
- Sviluppo di Competenze di Problem Solving: Il percorso stimola la capacità di affrontare e risolvere problemi anche complessi attraverso l’applicazione di metodologie sistematiche e creative.
- Incremento dell’Adattabilità e della Flessibilità: Gli studenti vengono preparati ad adattarsi rapidamente a nuove situazioni in un ambiente in continua evoluzione.
Per quanto riguarda le competenze tecniche, questo percorso fornisce una solida comprensione del linguaggio di programmazione Python e delle sue applicazioni specifiche nel machine learning. Gli studenti imparano a manipolare, analizzare e visualizzare i dati utilizzando strumenti come NumPy e Pandas per estrarre informazioni significative e acquisiscono la capacità di costruire, testare e validare modelli di machine learning, comprendendo la loro efficacia e i loro processi di funzionamento. Gli studenti imparano inoltre a implementare e ottimizzare vari algoritmi di machine learning, comprendendo la loro applicabilità su casi d’uso reali. Questa conoscenza è fondamentale per sviluppare soluzioni efficaci e automatizzate che possono essere applicate in diversi settori.
Il percorso termina con lo sviluppo, da parte dei gruppi di studenti, di un’applicazione web o software che utilizza modelli di machine learning. Gli studenti lavorano in team per progettare, sviluppare, testare e ottimizzare la loro applicazione, mettendo in pratica le competenze acquisite durante il percorso e integrandole con modelli di applicazioni reali. Questo progetto finale rappresenta una dimostrazione pratica di ciò che hanno appreso e imparato sull’impatto e sull’utilità del machine learning.
In questa esperienza formativa, che viene ulteriormente arricchita dalla opportunità di svolgere il percorso all’estero in città come Lisbona, Malaga, Berlino, Cork, Rodi e Sofia, i partecipanti acquisiscono e rafforzano anche diverse competenze trasversali, come:
- Teamwork e Collaborazione
Uno degli aspetti più importanti del percorso è il metodo di formazione incentrato sul lavoro di squadra e sullo spirito di collaborazione e adattamento. Gli studenti imparano a lavorare efficacemente in team, valorizzando le diverse competenze e punti di vista dei membri del gruppo per raggiungere obiettivi comuni. Questa abilità è essenziale in un contesto lavorativo moderno, dove la collaborazione è spesso la chiave per riuscire ad ambientarsi nei nuovi contesti professionali ma anche per lavorare in modo efficiente ed efficace.
- Comunicazione Efficace
Questo laboratorio intende focalizzarsi anche sul miglioramento delle abilità comunicative degli studenti. Saper comunicare in modo chiaro e persuasivo è fondamentale per esprimere idee e concetti, sia nella forma scritta che orale. Questa competenza è particolarmente importante nel campo del machine learning, dove è spesso necessario spiegare concetti complessi a un pubblico non tecnico.
- Adattabilità e Flessibilità
Il percorso prepara gli studenti ad adattarsi rapidamente a nuove situazioni e nuove sfide anche tecnologiche. Infatti in un ambiente digitale in continua evoluzione, la capacità di essere flessibili e di adattarsi ai cambiamenti diventa un tratto fondamentale per affrontare il mercato e per dare solidità al proprio lavoro. Attraverso un approccio pratico e orientato al progetto, gli studenti quindi non solo possono imparare le basi del machine learning, ma sviluppano anche abilità e competenze tecniche e trasversali essenziali per il loro futuro professionale. Questo percorso è un esempio concreto di come la formazione può preparare i giovani ad affrontare le sfide di un mondo sempre più digitale e interconnesso.
Per maggiori informazioni contattare Mariassunta Telesca – responsabile formativa
Tel. 0971-51794 Mail: telesca@etnmanagement.eu
