Uso delle librerie Python per la visualizzazione (Matplotlib, Seaborn, Plotly).

Modulo 1: la Visualizzazione dei Dati Cos'è la visualizzazione dei dati e perché è importante Tipi di grafici e quando usarli Panoramica delle principali librerie di visualizzazione in Python Installazione e configurazione di Matplotlib, Seaborn, Plotly Modulo 2: Introduzione a Matplotlib Cos'è Matplotlib e quando usarlo Creazione di grafici di base con matplotlib.pyplot Personalizzazione di un grafico: titolo, etichette, legende Creazione di grafici di linea, barre e a dispersione Modulo 3: Personalizzazione Avanzata con Matplotlib Aggiungere e modificare stili di linee, colori e marker Modificare la dimensione e la forma dei grafici Creazione di subplots e layout complessi Creazione di grafici con scale logaritmiche e assi secondari Modulo 4: Gestione dei Dati in Matplotlib Creare grafici con dati mancanti Grafici a torta e grafici a barre orizzontali Cambiare etichette degli assi e impostare limiti Creazione di annotazioni e aggiunta di linee di riferimento Modulo 5: Introduzione a Seaborn Cos'è Seaborn e come si integra con Matplotlib Creazione di grafici statistici con Seaborn (grafico a dispersione, istogrammi, boxplot) Personalizzazione dei grafici con temi e palette di colori Utilizzo di dataset integrati in Seaborn per la visualizzazione Modulo 6: Grafici Avanzati con Seaborn Creazione di grafici a violino, heatmap, pairplot Creazione di grafici di regressione (regressione lineare, loess) Grafici multi-dimensioni con Seaborn (FacetGrid, PairGrid) Personalizzare le figure con annotazioni e stilizzazioni Modulo 7: Introduzione a Plotly Cos'è Plotly e come differisce da Matplotlib e Seaborn Creazione di grafici interattivi con Plotly Grafici di base con Plotly (linee, barre, dispersione) Personalizzazione di grafici interattivi: etichette, legende, tooltip Modulo 8: Grafici Complessi con Plotly Creazione di grafici 3D e superfici Grafici a bolle e grafici a radar Creazione di mappe interattive con Plotly Utilizzo delle animazioni in Plotly Modulo 9: Visualizzazione di Dati Temporali Creazione di grafici per serie temporali con Matplotlib e Seaborn Personalizzazione delle etichette temporali e gestione dei formati di data Analisi delle tendenze temporali Creazione di heatmap per dati temporali Modulo 10: Creazione di Dashboard con Plotly Dash Introduzione a Plotly Dash per la creazione di dashboard interattive Organizzare layout di dashboard con diversi componenti Creare interattività: slider, dropdown, input di testo Esempio di dashboard con grafici interattivi Modulo 11: Integrazione di Matplotlib e Seaborn in Notebooks Jupyter Come visualizzare grafici in un notebook Jupyter Uso delle interfacce interattive in Jupyter con Matplotlib e Seaborn Aggiornare e modificare dinamicamente i grafici in tempo reale Uso di widgets per controllare i grafici in un notebook Modulo 12: Creazione di Grafici Personalizzati con Matplotlib Creare grafici personalizzati con oggetti artistici (linee, testi, immagini) Creazione di grafici con coordinate polarizzate e geografiche Modificare l’aspetto del grafico con font, colori e temi avanzati Grafici di distribuzione e visualizzazione di densità Modulo 13: Personalizzazione e Design con Seaborn Creazione di grafici avanzati con Seaborn: heatmaps, violin plots, box plots Ottimizzare l'aspetto grafico con palette di colori avanzate Visualizzare relazioni tra più variabili con pairplots e jointplots Creare grafici multivariati complessi e combinare grafici diversi Modulo 14: Visualizzazione e Esplorazione di Dati con Plotly Creazione di grafici interattivi a dispersione con hover e zoom Personalizzazione di grafici a torta e a barre con legende dinamiche Creazione di grafici con multiple tracce e subgrafici in Plotly Analisi interattiva dei dati: selezione, zoom, e salvataggio Modulo 15: Best Practices per la Visualizzazione dei Dati Linee guida per creare grafici chiari ed efficaci Come scegliere il tipo di grafico giusto per ogni dataset Come evitare distorsioni nei grafici e rappresentare i dati in modo accurato Consigli per migliorare l’estetica e la leggibilità dei grafici