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Introduzione e sintassi base
- Approfondire l’ambiente di sviluppo di Python e le librerie utili
- installazione di Anaconda, delle librerie e dell’ambiente virtuale per ogni progetto
- Jupyter per creare e condividere documenti testuali interattivi
- Analisi della sintassi del linguaggio di programmazione
- Esplorazione e installazione delle librerie: conosciamo la community che lo ha reso celebre
- Tipologie di dato numerico e metodologie di calcolo matematico di Python
- Strategie di manipolazione e interazione dei dati testuali
- Creazione di variabili per la generazione di testi dinamici
Tipologia di dato e manipolazione
- Come rappresentare una sequenza mutabile di oggetti utilizzando le Liste di Python
- Eseguire operazioni sulle Liste
- Gestire una sequenza immutabile di oggetti tramite Tuple
- Identificare dei dati rappresentati da un rapporto chiave-valore con l’utilizzo dei Dizionari
- Svolgere operazioni sui Dizionari
Creare funzioni e gestire le eccezioni
- Gestione delle eccezioni tramite la clausola IF e il suo annidamento
- Ciclare il dato eseguendo comandi ripetuti su singoli elementi di una serie
- Creare funzioni personalizzate che permettono al computer di eseguire un determinato comando
- Sviluppare funzioni personalizzate con una sintassi rapida che permette una riduzione del tempo di sviluppo
- Gestire e verificare errori riconosciuti nel programma, permettendo al computer di risolverli con meccanismi specifici
La programmazione a oggetti, Python nella pratica
- Implementare un software utilizzando la programmazione a oggetti per una più facile gestione e manutenzione di progetti di grandi dimensioni
- Gestire Operazioni su File tramite Python
Le librerie numeriche, scientifiche e di data preparation e visualization utilizzate nei progetti di Data Science
- Le librerie NumPy e SciPy
- La libreria Pandas
- Data Visualization con Matplotlib
Esercitazione: analisi esplorativa dei dati ai fini della costruzione di un modello predittivo da adottare nel proprio lavoro