Programma Formativo Machine Learning
Un percorso pratico che ti porta dentro le architetture ML reali. Costruirai sistemi che funzionano davvero, con dati veri e problemi concreti delle aziende.
Come si è formato questo programma
Nel 2019 abbiamo iniziato a lavorare con un problema: le aziende cercavano sviluppatori ML, ma chi usciva dai corsi universitari spesso non sapeva gestire progetti reali. Mancavano competenze pratiche su deployment, ottimizzazione e debugging di modelli in produzione.
Così abbiamo costruito un programma diverso. Partiamo da casi studio veri — sistemi di raccomandazione, analisi predittive, classificatori di immagini — e ti insegniamo come affrontarli dall'inizio alla fine.
Oggi il nostro programma si basa su 6 anni di progetti con clienti reali. Ogni modulo riflette sfide concrete che abbiamo risolto per aziende manifatturiere, retail e logistica.
Primi esperimenti formativi
Abbiamo iniziato con workshop interni per clienti che volevano capire il machine learning. Le domande che ricevevamo ci hanno fatto capire cosa serviva davvero.
Lancio del programma strutturato
Dopo tre anni di test e aggiustamenti, abbiamo aperto la prima edizione completa. 14 partecipanti, 16 settimane, risultati oltre le aspettative.
Espansione e specializzazioni
Quest'anno introduciamo tre percorsi specializzati: computer vision, NLP e sistemi predittivi. Più focus, progetti ancora più verticali.
I principi su cui costruiamo la formazione
Pratica dal primo giorno
Niente teoria astratta per settimane. Entro la prima lezione scrivi codice e addestri il tuo primo modello. Impari facendo, sempre.
Problemi autentici
Lavori su dataset reali con problemi che abbiamo affrontato nei nostri progetti. Dati sporchi, vincoli di business, trade-off veri.
Tool professionali
Usiamo gli stessi strumenti che trovi in produzione: Docker, Git, pipeline CI/CD, monitoring. Non solo Jupyter notebook.
Gruppi ristretti
Massimo 12 persone per edizione. Così possiamo seguirti davvero, correggere il tuo codice e rispondere a domande specifiche.
Feedback continuo
Code review settimanali, sessioni di debugging insieme, retrospettive sui progetti. Sai sempre dove migliorare.
Portfolio concreto
Alla fine hai 4-6 progetti documentati che mostrano competenze reali. Codice pulito, report tecnici, deployment funzionanti.
Risultati che possiamo misurare
Non promettiamo percentuali irrealistiche o garanzie impossibili. Ma dopo 5 edizioni complete possiamo dirti cosa è successo davvero ai partecipanti.
Questi numeri vengono da survey anonime fatte 6 mesi dopo la fine del programma. Sono dati grezzi, senza filtri di marketing.
Chi ha completato il programma
Avevo una laurea in informatica ma zero esperienza con ML in produzione. I progetti del programma mi hanno insegnato più di un anno di università. Ora lavoro su sistemi di raccomandazione per un e-commerce e mi sento preparato.
La parte che mi è servita di più? Imparare a debuggare modelli che non funzionano. Nelle 18 settimane ho sbattuto la testa su ogni errore possibile, ma con qualcuno che mi spiegava dove guardare. Oggi risolvo problemi che prima mi avrebbero bloccata per giorni.