Feature Engineering per Machine Learning: Tecniche e Domande da Colloquio 2026
Guida completa al feature engineering per machine learning: tecniche di selezione, trasformazione e domande frequenti nei colloqui data science 2026.
Data Science & ML
DATA
Percorso completo in Data Science e Machine Learning con Python come linguaggio principale. Dalla manipolazione dati con Pandas e NumPy all'implementazione di modelli Deep Learning con TensorFlow/Keras, passando per ML classico con Scikit-Learn. Include anche competenze MLOps per distribuire e mantenere modelli in produzione con Docker, FastAPI e piattaforme cloud.
Cosa imparerai
Python moderno con programmazione orientata agli oggetti e best practice
Manipolazione dati con Pandas, NumPy e SQL (BigQuery)
Visualizzazione con Matplotlib, Seaborn e Plotly
Statistica descrittiva e inferenziale con Statsmodel
Machine Learning con Scikit-Learn e XGBoost (regressione, classificazione, clustering)
Deep Learning con TensorFlow e Keras (CNN, RNN, Transformer)
NLP e GenAI con Hugging Face, LangChain e LLM (GPT, Gemini)
MLOps con MLflow, Docker, FastAPI e Streamlit
Ambienti di sviluppo: Jupyter, Google Colab
Distribuzione cloud con Google Compute, Cloud Storage e GPU
Argomenti chiave da padroneggiare
I concetti più importanti per comprendere questa tecnologia e superare i colloqui
1
Python: tipi, strutture dati, OOP, decorator, generator, context manager
2
NumPy: array, broadcasting, indicizzazione, operazioni vettorizzate, algebra lineare
3
Pandas: DataFrame, Series, indicizzazione, groupby, merge, pivot, serie temporali
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window function, CTE, ottimizzazione query
5
Visualizzazione: Matplotlib (figure, axes, subplot), Seaborn (grafici statistici), Plotly (interattivi)
6
Statistica: distribuzioni, test d'ipotesi, intervalli di confidenza, regressione
7
Feature Engineering: encoding, scaling, selezione feature, creazione feature
8
ML supervisionato: regressione lineare/logistica, alberi, Random Forest, XGBoost, metriche
9
ML non supervisionato: K-Means, clustering gerarchico, PCA, t-SNE
10
ML Pipeline: split train/test, cross-validation, tuning iperparametri, overfitting
11
Deep Learning: perceptron, backpropagation, funzioni di attivazione, ottimizzatori, funzioni di perdita
12
CNN: convoluzioni, pooling, architetture (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: sequenze, vanishing gradient, meccanismo di attenzione, Transformer
14
NLP: tokenizzazione, embedding, word2vec, BERT, fine-tuning LLM
15
MLOps: versionamento (MLflow), containerizzazione (Docker), API (FastAPI), monitoraggio
16
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), training GPU, Vertex AI
17
Etica AI: bias, spiegabilità (SHAP, LIME), equità, GDPR
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