Data Science & AI,

Data Science con Python dalla A alla Z

Il corso affronta il mondo della data science con un taglio decisamente pratico. Vedremo tutti i passaggi che permettono di generare informazioni a partire da qualsiasi tipo di dato. Inoltre imparerai a programmare in Python, partendo dalle basi fino ad arrivare all'utilizzo dei pacchetti NumPy, MatPlotLib e Pandas.

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Riccardo Galeotti

Data Science con Pyhton – Dalla A alla Z

Il corso Data Science con Python: dalla A alla Z di DigitalDojo.it ti insegnerà i fondamenti del linguaggio di programmazione open-source gratuito Python e potrai estrarre informazioni dai dati, di qualsiasi forma e dimensione essi siano.

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Curriculum Corso

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INTRODUZIONE AL CORSO - TEASER GRATUITO [CINTURA BIANCA]

1.A - Informazioni di Base 6 Lezioni Esempio Sezione

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/6 Lezioni

Presentazione Modulo 1 [ds]

1.1 - Perche questo corso? Obiettivi, Prerequisiti e Sbocchi Professionali [ds]

1.2 - Syllabus del Corso [ds]

1.3 - Il Sensei del Corso [ds]

1.4 - Requisiti minimi [ds]

1.5 - Di cosa hai bisogno per cominciare [ds]

1.B - Introduzione alla Data Science 6 Lezioni | 1 Quiz

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/6 Lezioni

Intro sezione B [ds]

1.6 - Cos'è la data science [ds]

1.7 - Chi è il data scientist [ds]

1.8 - Struttura della data science [ds]

1.9 - Sbocchi professionali [ds]

1.10 - Concetti chiave modulo 2 [ds]

[Data Science con Python dalla A alla Z] Modulo 1 – Assessment Cintura Bianca

INTRODUZIONE A PYTHON [CINTURA GIALLA]

2.A -Fondamenti di Python 14 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/14 Lezioni

Presentazione modulo 2 [ds]

Struttura e Obiettivi modulo 2 [ds]

Introduzione sezione A [ds]

2.1 - Il tuo primo codice [ds]

2.2 - Tipi di variabile

2.3 - Stringhe

2.4 - Funzioni matematiche

2.5 - Operatori logici e ciclo if

2.6 - Ciclo while e for

2.7 - Liste e tuple

2.8 - Dizionari

2.9 - Funzioni

2.10 - Classi/oggetti

2.11 - Moduli e pip

2.B - Calcolo Numerico con Numpy 3 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/3 Lezioni

Introduzione sezione B

2.12 - Gestione di Vettori

2.13 - Gestione di Matrici

2.C - Creazione di grafici con Matplotlib 6 Lezioni | 1 Quiz

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/6 Lezioni

Introduzione sezione C

2.14 - Scatter plot

2.15 - Line plot

2.16 - Bar plot

2.17 - Manipolazione di immagini

2.18 - Concetti chiave modulo 2 (riepilogo)

[Data Science con Python dalla A alla Z] Modulo 2 – Assessment Cintura Gialla

GESTIONE DEI DATASET [CINTURA ARANCIONE]

3.A - Analisi di un Dataset con Pandas 11 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/11 Lezioni

Presentazione modulo 3

Struttura e Obiettivi Modulo 3

Introduzione sezione A

3.1 - Struttura di un dataset

3.2 - Analisi di un dataset con pandas (parte 1)

3.3 - Analisi di un dataset con pandas (parte 2)

3.4 - Analisi esplorativa con seaborn

3.5 - Pre-processing di un dataset

3.6 - Creazione di variabili dummy

3.7 - Normalizzazione e standardizzazione

3.8 - Divisione del dataset in train/test data

3.B - Gestione delle serie temporali con Pandas 5 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/5 Lezioni

Introduzione sezione B

3.9 - Datetime index

3.10 - Ricampionamento temporale

3.11 - Shift temporale

3.12 - Media mobile

3.C - Analisi delle Serie temporali 13 Lezioni | 1 Quiz

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/13 Lezioni

Introduzione sezione C

3.13 - Elementi chiave delle time series

3.14 - Modelli Ets

3.15 - Modelli Ewma

3.16 - Introduzione alla libreria statsmodels

3.17 - Ewma esercitazione pratica

3.18 - Ets esercitazione pratica

3.19 - Modelli Arima

3.20 - Autocorrelazione

3.21 - Arima esercitazione pratica

3.22 - Arima (2)

3.23 - Arima (3)

3.24 - Concetti chiave modulo 3 (riepilogo)

[Data Science con Python dalla A alla Z] Modulo 3 – Assessment Cintura Arancione

DATA GATHERING CON TECNICHE DI WEB SCRAPING [CINTURA VERDE]

4.A - Introduzione al web scraping 7 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/7 Lezioni

Presentazione modulo 4

Struttura e Obiettivi Modulo 4

Introduzione sezione A

4.1 - Cos'è il web scraping

4.2 - Il linguaggio HTML

4.3 - Tipologie di Scraper

4.4 -Sistemi di anti-scraping

4.B - Esercitazione pratica con beautiful soap 7 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/7 Lezioni

Introduzione sezione B

4.5 - Scraping del sito delle pagine gialle

4.6 - Pagine gialle (2)

4.7 - Pagine gialle (3)

4.8 - Scraping del database dello stato della Louisiana

4.9 - Database dello stato della Louisiana - parte 2

4.10 - Database dello stato della Louisiana - parte 3

4.C - Esercitazione pratica con Selenium 8 Lezioni | 1 Quiz

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/8 Lezioni

Introduzione sezione C

4.11 - Scraping del sito Caterwings.co

4.12 - Caterwings.co - parte 2

4.13 - Scraping dei risultati di una ricerca google

4.14 - Ricerca google - parte 2

4.15 - Ricerca google - parte 3

4.16 - Concetti chiave modulo 4 (riepilogo)

Video Finale

[Data Science con Python dalla A alla Z] Modulo 4 – Assessment Cintura Verde

[Data Science con Python dalla A alla Z] – Assessment finale

Informazioni sul Sensei

Riccardo Galeotti

2 Corsi

9 iscritti

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Corso

11 Sezioni
86 Lezioni
5 Quiz
Corso con Attestato

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"Sto studiando Data Analysis per il Digital e il corso è curato al dettaglio e sto imparando ad analizzare tutti i dati della mia azienda e utilizzarli nella mia strategia digitale. Posso verificare le mie conoscenze a step grazie ai test di apprendimento, in modo da rendermi conto se qualche concetto non mi è chiaro e riprendere lo studio. Sono molto soddisfatta e lo stra-consiglio!"

"Ho seguito il percorso di formazione di data science, i corsi sono eccezionali, i docenti veri professionisti del settore, spiegano sia la teoria che la pratica. Ho trovato molto utile testare le nozioni e le competenze apprese con i quiz di fine modulo, davvero Utile. Super consigliata!"

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Ho seguito i corsi di marketing e programmazione, consiglio sopratutto quello sul copywriting! Veramente un corso esaustivo e completo, molto chiaro il docente nello spiegare l'arte del copy. Super Consigliato!

Percorso formativo unico. Docenti con esperienza e qualità del servizio ottima. Seguirò altri corsi sicuramente!

Ho frequentato il corso Facebook for business di Elisabetta Macaione: chiaro, ho imparato termini e linee guida per il mio profilo Facebook e per la mia pagina aziendale e ho capito ad analizzare i dati del traffico. Da fare!!!!!

Ho seguito il Corso R:Starter kit per Data Scientist del percorso Data Science su questa piattaforma e ho trovato una grande ricchezza di contenuti ben presentati e ben organizzati. Ho molto apprezzato la “sensei” Isabela coinvolgente, precisa e capace di impostare un corso che presenta argomenti complessi in modo semplice con numerosi e proficui esempi. Questo corso rappresenta una base di informazioni fondamentale per chiunque voglia utilizzare R in modo professionale e risulta accessibile anche senza una grande esperienza di programmazione.

Ho avuto la fortuna di partecipare ad una lezione di Andrea Lisi e che dire.. sicuramente una professionalità ed una personalità al di fuori del normale! in grado di allargare le vedute del pensiero comune. personalmente molto colpito e consiglio a chiunque di dedicare del tempo ad ascoltare quello che ha da dire e fare.

Data Science con Python dalla A alla Z

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