Utilizzo avanzato di Jupyter Notebook e Google Colab.

Modulo 1: Introduzione a Jupyter Notebook e Google Colab Panoramica su Jupyter Notebook e Google Colab: cosa sono e come si differenziano Perché utilizzare Jupyter e Colab per Data Science, Machine Learning e Progetti di Analisi Dati Setup iniziale: configurazione e preparazione dell'ambiente di lavoro Modulo 2: Interfaccia e Funzionalità di Base di Jupyter Notebook Panoramica dell'interfaccia di Jupyter Notebook: celle di codice, celle markdown, gestione dei file Come organizzare il codice e i documenti in notebook Comandi base di Jupyter (esecuzione delle celle, navigazione, gestione delle celle) Modulo 3: Interfaccia e Funzionalità di Base di Google Colab Introduzione a Google Colab: vantaggi rispetto a Jupyter (cloud-based, risorse gratuite come GPU) Gestione e condivisione dei notebook su Google Drive Funzionalità specifiche di Google Colab (integrazione con Google Sheets, Google Drive, ecc.) Modulo 4: Integrazione di Librerie di Data Science e Machine Learning Importazione e gestione di librerie come Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy in Jupyter Notebook e Google Colab Esecuzione di operazioni di data wrangling e visualizzazione dati in Jupyter/Colab Gestione di modelli di machine learning con scikit-learn, TensorFlow e PyTorch nei notebook Modulo 5: Esecuzione di Codice e Gestione delle Dipendenze Come eseguire il codice in modo efficiente, ottimizzare le celle per evitare ripetizioni inutili Gestione delle dipendenze e creazione di ambienti virtuali per evitare conflitti Installazione di pacchetti esterni in Jupyter/Colab utilizzando pip e conda Modulo 6: Lavorare con File di Dati: Importazione, Esportazione e Analisi Importazione e gestione di dati da file locali (CSV, Excel, JSON) e risorse esterne (database, API) Visualizzazione dei dati all'interno del notebook e analisi dei dati (esplorazione dei dataset con Pandas) Esportazione dei risultati e dei grafici generati in vari formati (PDF, PNG, HTML, etc.) Modulo 7: Markdown Avanzato e Visualizzazione nei Notebook Scrittura di documentazione e spiegazioni nei notebook con Markdown Formattazione avanzata con tabelle, immagini, link, e LaTeX per equazioni matematiche Personalizzazione e gestione dei grafici e delle visualizzazioni con Matplotlib, Seaborn, Plotly Modulo 8: Gestione delle Variabili e Debugging nel Codice Tracciamento e gestione delle variabili nel notebook Tecniche avanzate di debugging nei notebook: uso di pdb, controllo del flusso di esecuzione Error handling e logging per il controllo degli errori in esecuzione Modulo 9: Automazione del Codice e Creazione di Funzioni Modulari Creazione di funzioni e classi modulari per migliorare la leggibilità e riusabilità del codice Uso di script esterni per automatizzare operazioni ripetitive (ad esempio, pre-elaborazione dati) Funzionamento degli ipython magic commands per ottimizzare il flusso di lavoro Modulo 10: Integrazione con Strumenti di Versioning e Collaborazione Uso di Git e GitHub all'interno di Jupyter Notebook e Google Colab per versionare e collaborare sui notebook Tecniche avanzate di gestione delle versioni di codice e dati, e come risolvere conflitti nei notebook Collaborazione in tempo reale su Google Colab: condivisione e commenti Modulo 11: Sfruttare Risorse Aggiuntive: GPU e TPU su Google Colab Come attivare e utilizzare GPU e TPU gratuiti in Google Colab per l'accelerazione del calcolo Ottimizzazione del codice per sfruttare le risorse hardware (ad esempio, utilizzo di TensorFlow e PyTorch con GPU) Monitoraggio delle risorse e gestione del consumo di memoria e tempo di calcolo Modulo 12: Integrazione con Database e API Esterni Connessione ai database SQL e NoSQL da Jupyter/Colab per l'estrazione e l'analisi dei dati Accesso e manipolazione dei dati tramite API esterne (RESTful API, APIs di terze parti) Uso di servizi cloud come Google BigQuery e Amazon RDS per interrogare dati nel cloud Modulo 13: Creazione e Condivisione di Notebooks Interattivi Creazione di widget interattivi con ipywidgets per migliorare l'interattività nei notebook Condivisione di notebook con altri utenti, inclusi i permessi di visualizzazione e modifica Creazione di presentazioni direttamente dai notebook usando RISE per trasformare i notebook in slide Modulo 14: Salvataggio e Backup dei Notebooks nel Cloud Salvataggio automatico dei notebook su Google Drive (Colab) e su GitHub (Jupyter) Creazione di backup dei notebook e dei dati di progetto per evitare perdite accidentali Versioning dei notebook con Git e sincronizzazione su cloud storage Modulo 15: Best Practices e Workflow Avanzati per Data Science e ML Organizzazione e gestione di progetti di Data Science e Machine Learning usando notebook (struttura delle cartelle, modularità del codice) Strategia per ottimizzare il flusso di lavoro, migliorare la produttività e evitare errori nei notebook Best practices per il monitoraggio, la documentazione e la revisione del codice nei progetti collaborativi