Creazione di visualizzazioni con Python (Matplotlib, Seaborn) e R.

Modulo 1: le Visualizzazioni dei Dati Definizione e importanza delle visualizzazioni Scopo delle visualizzazioni: esplorazione, analisi e comunicazione dei dati Panoramica sugli strumenti Python (Matplotlib, Seaborn) e R per la visualizzazione dei dati Modulo 2: Introduzione a Python e alla Libreria Matplotlib Installazione e configurazione di Python e Matplotlib Struttura di base di una visualizzazione in Matplotlib Creazione di grafici semplici: linee, barre, punti Modulo 3: Personalizzazione delle Visualizzazioni con Matplotlib Modifica degli assi, etichette e titoli Impostazione dei colori, stili e larghezze delle linee Aggiunta di griglie e legende Modulo 4: Visualizzazioni Avanzate con Matplotlib Grafici a dispersione (scatter plots) e grafici a dispersione 3D Diagrammi a barre e a torta Istogrammi e grafici a densità Modulo 5: Introduzione a Seaborn Installazione e configurazione di Seaborn Differenze tra Matplotlib e Seaborn Creazione di visualizzazioni di base con Seaborn Modulo 6: Visualizzazioni con Seaborn: Analisi Univariata Grafici a distribuzione (distplot) Boxplot e violin plot Grafici a barre e a dispersione Modulo 7: Visualizzazioni con Seaborn: Analisi Bivariata Scatter plot, line plot e pairplot Heatmap e annotazione delle heatmap Grafici di correlazione tra variabili Modulo 8: Gestione dei Dati per le Visualizzazioni in Python Preparazione dei dati con Pandas: operazioni di pulizia e aggregazione Importazione ed esportazione di dati in diversi formati Gestione dei dati mancanti Modulo 9: Introduzione a R per le Visualizzazioni dei Dati Installazione e configurazione di R e RStudio Panoramica delle librerie di visualizzazione in R: ggplot2 Creazione di un primo grafico con ggplot2 Modulo 10: Fondamenti di ggplot2 in R La grammatica delle visualizzazioni con ggplot2 Struttura di un grafico: esteticità e geometrie Personalizzazione dei grafici: colori, etichette e temi Modulo 11: Visualizzazioni Univariate con ggplot2 Creazione di grafici a barre, a torta e a dispersione Visualizzazione della distribuzione dei dati con histograms e density plots Boxplot e violin plots in R Modulo 12: Visualizzazioni Bivariate e Multivariate con ggplot2 Creazione di scatter plots, line plots e bar plots per l'analisi bivariata Heatmap e mappe di correlazione Faceting per creare più visualizzazioni comparative Modulo 13: Tecniche Avanzate di Visualizzazione in R Personalizzazione avanzata con ggplot2: temi e scale Grafici complessi: riduzione dimensionale con t-SNE e PCA Creazione di grafici interattivi con plotly Modulo 14: Creazione di Dashboard e Report di Visualizzazione Utilizzo di R Shiny per creare applicazioni interattive Costruzione di report in R con RMarkdown Creazione di dashboard interattivi con Python (Dash) e R (Shiny) Modulo 15: Best Practices e Considerazioni sulla Visualizzazione dei Dati Principi fondamentali delle visualizzazioni efficaci Errori comuni da evitare Ottimizzazione delle visualizzazioni per la comprensione e la comunicazione dei risultati