Python base per le Utility

Nell’ambito del settore Energy, avere conoscenze e competenze di data science è fondamentale per tutti coloro che sono coinvolti in attività di previsione della domanda e del prezzo della commodity Gas&Power.

Le giornate del 20 e 27 gennaio sono l’opportunità per scoprire come utilizzare il linguaggio di programmazione Python per analizzare, raccogliere, elaborare e manipolare grandi quantità di dati eterogenei con esempi e riferimenti specifici al contesto di mercato.

In particolare, è l’occasione per:

• implementare librerie di funzioni in Python, dalle più semplici alle più avanzate, per effettuare il calcolo delle informazioni numeriche e scientifiche
• approfondire la gestione e la manipolazione di strutture dati fondamentali come liste, tuple e dizionari, per organizzare e processare efficacemente informazioni testuali e numeriche in progetti reali.

La docenza è affidata ad un Data Scientist con una consolidata esperienza nella programmazione in Python, con focus specifico sul settore energy.

Il corso è strutturato in esercitazioni con supporto e feed-back immediato da parte del docente, pertanto è necessario avere già istallato Python sul PC con cui si accede al corso.

A chi si rivolge

Perché partecipare

Partecipa al corso base per:

• esplorare e installare le librerie, tra cui NumPy, SciPy e Pandas, per svolgere operazioni di accesso scomposizione e inserimento e comprendere il loro impiego in progetti di Data Science
• realizzare e gestire elenchi immodificabili di oggetti eterogenei, valori numerici e alfanumerici attraverso le tuple
• creare, aggiungere e aggiornare i dizionari, array e dataframe per gestire ed elaborare collezioni ordinate di oggetti in modo efficiente
• comprendere come utilizzare l’istruzione IF e le formule annidate per eseguire eccezioni
• costruire efficacemente la sintassi per sviluppare funzioni personalizzate
• applicare tecniche di implementazione di software per la gestione e la manutenzione di grandi progetti attraverso la programmazione a oggetti
• effettuare un’analisi esplorativa dei dati per comprendere le variabili dei set di dati e le relazioni tra loro.

“Sono stato contento di aver partecipato a questo corso perché mi ha introdotto nel mondo Python di cui avevo sentito parlare ma di cui sapevo poco e ha ampliato le mie conoscenze a livello di programmazione informatica, permettendomi di interagire meglio con colleghi programmatori e con chi deve per lavoro maneggiare grosse moli di dati”

Tariffe-Gare – G.E.I. Gestione Energetica Impianti

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Andrea Corvaglia

Data Scientist

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