Python base per le Utility

Avere conoscenze e competenze base di Python è fondamentale per tutti coloro che sono coinvolti in attività di previsione della domanda e del prezzo della commodity Gas&Power.

Python è il linguaggio di riferimento per la data science, grazie a un ecosistema di librerie aggiornate e in continua evoluzione, e ti premette di sviluppare analisi avanzate e previsioni.

Con un approccio totalmente pratico acquisisci una solida base per l’utilizzo di Python con strumenti open source e inizia fin da subito ad analizzare, raccogliere, elaborare e manipolare grandi quantità di dati reali ed eterogenei con riferimenti specifici al contesto di mercato.

In particolare, è la tua occasione per:

• esplorare la libreria pandas come standard per la gestione e trasformazione di dataset complessi, inclusi i dati temporali che sono centrali per il forecasting utility
• utilizzare Jupyter Notebook e ambienti moderni come Visual Studio Code per un’esperienza interattiva e accessibile anche a chi non ha esperienza di programmazione
• sviluppare analisi di forecasting con Prophet, libreria sviluppata da Meta, che consente di realizzare previsioni rapide ed efficaci su serie temporali variabili
• sfruttare l’AI generativa a supporto della programmazione per accelerare l’apprendimento dei linguaggi e ottimizzare la creazione e la verifica di codice

L’edizione 2026 del corso è completamente rinnovata per darti strumenti da utilizzare fin da subito, con l’aiuto del docente migliora le tue competenze e fai i primi passi nell’attività di previsione, sfruttando la generative AI in modo da velocizzare apprendimento e task.

Il docente è un Data Scientist con una consolidata esperienza nella programmazione in Python e grazie a sessioni learning by doing hai l’opportunità di metterti subito alla prova e avere feedback immediati.

Per seguire il corso è necessario avere già installato Python sul PC con cui si accede al corso

A chi si rivolge

Perché partecipare

• 01 Impara le basi di Python e configura l’ambiente utilizzando Anaconda, Visual Studio Code e Jupyter Notebook per facilitare lo sviluppo e l’esecuzione di codice
• 02 Esplora le librerie come Pandas, NumPy e SciPy per la gestione e analisi dei dati in strutture come liste, dizionari e DataFrame per manipolare efficacemente le informazioni
• 03 Esegui operazioni di manipolazione dei dati con Pandas, inclusi join, merge, aggregazioni e trasformazioni per gestire serie temporali
• 04 Crea e ottimizza modelli di previsione utilizzando Prophet, applicando trend, stagionalità ed eventi speciali
• 05 Gestisci dataset complessi applicando tecniche di pipeline, preparazione dei dati per migliorare l’efficienza del codice e identificare le variabili per il forecasting
• 06 Esplora i dati utilizzando statistiche descrittive, filtri e visualizzazioni per analizzare le variabili e le loro relazioni e impara ad automatizzare compiti ricorrenti
• 07 Impara ad applicare AI generativa come supporto alla programmazione, utilizzando strumenti come Copilot per accelerare lo sviluppo del codice

Formazione Finanziata

Lasciati guidare dai nostri docenti

Andrea Corvaglia

Data Scientist

Programma

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