Corso Python e introduzione a Data Science
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Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
10h
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Inizio
Scegli data
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Invio di materiale didattico
Sì
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Servizio di consultazione
Sì
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Tutoraggio personalizzato
Sì
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Lezioni virtuali
Sì
Python è il linguaggio più importante nel campo dei dati, e le sue librerie per l'analisi e modellazione sono l'arma principale.
In questo corso inizieremo costruendo le basi di Python per poi andare ad approfondire le librerie fondamentali come Numpy, Pandas, e Matplotlib.
Le quattro caratteristiche principali di questo corso sono:
1. Linguaggio chiaro e semplificato, adatto a chiunque
2. Pratico ed efficiente
3. Esempi, illustrazioni e dimostrazioni accompagnati alla spiegazione
4. Aggiornamento continuo dei contenuti ed esercitazioni
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Comandi base di Notebook,Variabili e conversioni in Python,Variabili, liste, dizionari, set, classi in Python,Definizione di una funzione,Lettura e scrittura file,Gestione delle date,Funzioni matematiche in Numpy,Funzioni per creare dati random,Metodi di indicizzazione,Tabelle pivot in Pandas,Opzioni di display,Ottimizzazione della memoria ram per grandi quantità di dati
Non è richiesta esperienza di programmazione perch\u00e9 il corso parte dalle basi,Un computer connesso ad internet,Compatibile con tutte le lingue ma il corso è in inglese
Corso Python e introduzione a Data Science
Opinioni
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4 anni del centro in Emagister.
Materie
- Python
- Indicizzazione
Programma
Introduzione
2.01 Configurazione ambiente di sviluppo
2.02 Come installare librerie di Python
2.03 Comandi base di Notebook
2.04 Presentazione di Python
2.05 Operazioni in Python
2.06 Variabili e conversioni in Python
2.07 Stringhe e funzioni di modifiche
2.08 liste in Python
2.09 Funzioni con le liste
2.10 Dizionari in Python
2.11 Funzioni con i dizionari
2.12 Set in Python
2.13 Meccanismo di assegnazione in Python
2.14 Istruzioni condizionali in Python
2.15 Istruzioni d’iterazione in Python
2.16 Creazione funzioni in Python
2.17 Script e moduli in Python
2.18 Gestione degli errori in Python
2.19 Lettura e scrittura files in Python
2.20 Classi in Python
2.21 Ereditarietà delle classi in Python
2.22 Funzioni di gestione del tempo
2.23 Esercizi pratici con Python (1)
2.24 Esercizi pratici con Python (2)
2.25 Esercizi pratici con Python (3)
2.26 Esercizi pratici con Python (4)
2.27 Esercizi pratici con Python (5)
2.28 Esercizi pratici con Python (6)
3.01 Introduzione a Numpy
3.02 Array in Numpy
3.03 Indicizzazione delle matrici in Numpy
3.04 Copy, arange e random in Numpy
3.05 Tipo di dato e conversione in Numpy
3.06 Funzioni matematiche in Numpy
3.07 Funzioni di ordine in Numpy
3.08 Funzioni di gestione dati in Numpy
3.09 Funzioni per creare array in Numpy (1)
3.10 Funzioni per creare array in Numpy (2)
3.11 Operazioni logiche in Numpy
3.12 Random in Numpy
3.13 Lettura files in Numpy
3.14 Scrittura files in Numpy
3.15 Esercizi pratici con Numpy (1)
3.16 Esercizi pratici con Numpy (2)
3.17 Esercizi pratici con Numpy (3)
3.18 Esercizi pratici con Numpy (4)
3.19 Esercizi pratici con Numpy (5)
3.20 Esercizi pratici con Numpy (6)
3.21 Esercizi pratici con Numpy (7)
3.22 Esercizi pratici con Numpy (8)
4.01 Introduzione a Pandas
4.02 DataFrame e Series in Pandas
4.03 Metodi di indicizzazione in Pandas
4.04 Groupby in Pandas
4.05 Operazioni matematiche in Pandas
4.06 Indicizzazione e modifica di un dato Series
4.07 Indicizzazione, modifica ed eliminazione di un DataFrame
4.08 Merge in DataFrame
4.09 Opzioni display in Pandas
4.10 Tabella pivot in Pandas
4.11 Gestione delle date in Pandas (1)
4.12 Gestione delle date in Pandas (2)
4.13 Elaborazione dei dati in Pandas (1)
4.14 Elaborazione dei dati in Pandas (2)
4.15 Metodi di modifica delle stringhe in Pandas
4.16 Metodi di indicizzazione avanzato in Pandas
4.17 Creare grafici in Pandas
4.18 Gestione della memoria per grandi dati
Ulteriori informazioni
Cosa include il prezzo totale del corso?
Comunicazione diretta col docente, accesso a vita, ampliamenti e aggiornamenti inclusi, rimborso entro 30 giorni.
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