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Python per Data Analysis

Diventa un eroe dei dati con Python

Partecipa al corso online di Python Data Analysis, dove potrai seguire le lezioni in diretta e affinare le tue competenze attraverso una serie di esercizi pratici, rendendo l’apprendimento di questo linguaggio, sia nelle sue fondamenta che nei concetti avanzati, incredibilmente accessibile ed efficace.

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Corso Python per Data Analysis

Programma del corso

Il corso “Introduzione al Data Analysis con Python” offre una panoramica accelerata ma completa dei concetti fondamentali e degli strumenti utilizzati nel campo del Data Analysis utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Durante questo corso intensivo di 14 ore, gli studenti avranno l’opportunità di acquisire competenze pratiche attraverso lezioni teoriche, esercizi pratici e un progetto finale.

Data Analysis con Python

 

Sessione 1 – Introduzione a Python per Data Analysis:

    • Panoramica della Data Science e del ruolo del Data Analyst.
    • Introduzione a Python: sintassi di base, variabili, operatori.
    • Strutture dati fondamentali: liste, tuple, set, dizionari.
    • Controllo del flusso: istruzioni condizionali e cicli.

Sessione 2 – Fondamenti di Numpy:

      • Introduzione a Numpy: concetti di array, shape, dimensioni.
      • Operazioni su array Numpy: indexing, slicing, broadcasting.
      • Applicazioni pratiche di Numpy in Data Analysis.

Sessione 3  – Introduzione a Pandas:

    • Introduzione a Pandas: strutture dati (Series, DataFrame, Index).
    • Importazione ed esportazione di dati con Pandas.
    • Manipolazione dei dati con Pandas: selezione, filtraggio, raggruppamento

Sessione 4 – Analisi esplorativa dei dati:

    • Visualizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn.
    • Creazione di grafici: scatter plot, istogrammi, box plot.
    • Analisi delle correlazioni e delle relazioni tra le variabili.

Sessione 5  – Concetti di base di Statistica per Data Analysis:

    • Concetti di base di statistica: media, mediana, deviazione standard.
    • Test di ipotesi statistica e significatività.

Sessione 6  – Progetto finale:

    • Applicazione di tutte le competenze acquisite in un progetto pratico di analisi dei dati.
    • Utilizzo di dataset reali o simulati per risolvere un problema di Data Analysis specifico.
    • Presentazione dei risultati e delle conclusioni.
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