ecniche avanzate di visualizzazione con librerie Python (Seaborn, Plotly, Matplotlib).

Modulo 1: la visualizzazione dei dati con Python le librerie Python per la visualizzazione. Differenze tra Seaborn, Plotly e Matplotlib. Cenni sulla scelta della libreria in base alle necessità. Modulo 2: Fondamenti di Matplotlib Creazione di grafici base: linee, barre, scatter. Personalizzazione degli assi, titoli e legende. Salvataggio e visualizzazione dei grafici. Modulo 3: Creare grafici avanzati con Matplotlib Grafici a dispersione 3D. Grafici a contorni e heatmap. Grafici a torta, a radar e a violino. Modulo 4: Personalizzazione avanzata con Matplotlib Uso delle annotazioni e delle etichette. Personalizzazione dei colori e dei stili. Gestione avanzata della scala (logaritmica, binned). Modulo 5: Introduzione a Seaborn Cos'è Seaborn e perché è utile. Creazione di grafici statistici con Seaborn. Differenze tra Seaborn e Matplotlib per la visualizzazione di dati. Modulo 6: Grafici statistici con Seaborn Grafici a scatola (boxplot) e a violino. Distribuzioni di probabilità (distplot). Heatmap e matrice di correlazione. Modulo 7: Personalizzazione avanzata con Seaborn Gestione dei colori e palette. Creazione di grafici complessi (pairplot, facetgrid). Personalizzazione degli stili e temi di Seaborn. Modulo 8: Introduzione a Plotly Cos’è Plotly e le sue caratteristiche interattive. Creazione di grafici di base con Plotly (line, bar, scatter). Differenze principali tra Plotly e Matplotlib/Seaborn. Modulo 9: Grafici interattivi con Plotly Creazione di grafici interattivi e dinamici. Grafici 3D e animazioni con Plotly. Personalizzazione degli assi, etichette e hover. Modulo 10: Visualizzazione geospaziale con Plotly Creazione di mappe interattive con Plotly. Tracciamento di dati geografici (coordinate, heatmap). Personalizzazione delle mappe (colori, marker). Modulo 11: Condivisione e salvataggio dei grafici Esportazione dei grafici creati in formato HTML, PNG e PDF. Creazione di dashboard interattive con Plotly Dash. Pubblicazione di grafici online tramite Plotly Cloud. Modulo 12: Creazione di animazioni con Matplotlib e Plotly Animazione di grafici in Matplotlib (FuncAnimation). Animazioni interattive con Plotly. Applicazioni pratiche di animazioni per dati dinamici. Modulo 13: Lavorare con grandi set di dati Visualizzazione efficiente di grandi quantità di dati. Tecniche per migliorare la performance delle visualizzazioni. Uso di strumenti come Pandas per la gestione di set di dati complessi. Modulo 14: Creazione di grafici avanzati con combinazione di librerie Integrazione di Matplotlib, Seaborn e Plotly in un unico progetto. Creazione di visualizzazioni ibride e interattive. Esempi pratici di dashboard e report interattivi. Modulo 15: Best Practices per la visualizzazione dei dati Come scegliere il tipo di grafico giusto per il dato. Tecniche di design per rendere le visualizzazioni chiare e comprensibili. Esplorazione di casi di studio di visualizzazioni efficaci.