Data Science pratica – in Python col Pollo Watzlawick

Categoria:

Descrizione

 

OBIETTIVI

Utilizzare Python per:

  • analisi dei dati (report descrittivi, automazione task ripetitivi)
  • visualizzazione (grafici automatici sui dati)
  • modellistica (machine learning)

REQUISITI

Conoscenza della programmazione e conoscenza base del linguaggio Python

PROGRAMMA (16 ore)

  • Introduzione
    • Ecosistema Python per la data science
    • Installazione di Python e dell’editor PyCharm
    • Installazione notebook Jupyter
  • Analisi dei dati
    • La libreria pandas
    • Caricamento / salvataggio file
    • Statistiche descrittive
    • Selezione
    • Operazioni sulle colonne
    • Map
    • Raggruppamenti
    • Tabelle pivot
    • Join
  • Visualizzazione dati
    • La libreria seaborn
    • Grafici a barre, linee, punti
    • Grafici statistici (distribuzioni, box plot, violin plot)
    • Grafici a griglia
  • Machine learning
    • Metodologia
    • Preparazione dati
    • Addestramento di un classificatore
  • Esercitazioni
    • Visualizzare e fare statistiche descrittive su un dataset a scelta
    • Elaborare automaticamente un file Excel

MODALITA’

Il corso è orientato alla pratica, dopo una rapida presentazione teorica dei concetti si passa subito agli esercizi. Ogni partecipante dovrà avere a disposizione un computer. Dato che ogni persona ha i suoi ritmi di apprendimento, i partecipanti che avranno difficoltà saranno supportati nel completamento dell’esercizio, mentre quelli che riescono prima saranno invitati a realizzare delle variazioni.

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