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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Corso Content

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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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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 Steps

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

21 iscritti

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Inizia questo Corso ~~€327.05~~ €245.08 (IVA esclusa)

Corso

11 Sezioni
86 Lezioni
5 Quiz
Corso con Attestato

"Ho seguito il corso Google Ads ed è davvero ben fatto, viene spiegato tutto, dalle basi come creazione dell'account, fatturazione... per arrivare alle cose più complesse come le strategie di offerta, ottimizzazione, remarketing ecc... tutto spiegato molto chiaramente. Utili i quiz alla fine di ogni capitolo in modo da capire se si sono apprese le nozioni in modo chiaro o se è necessario ripetere qualche lezione. Consiglio il corso sia a chi è alle prime armi sia a chi già conosce Google Ads ma vuole apprendere qualcosa in più ed usarlo nella propria professione."

"Sto frequentando il corso su Google Ads ed è davvero super! Quando ho letto che a tenerlo è un ex dipendente di Google ho pensato fosse già una buona premessa, trasformatasi poi subito in una certezza vista la precisione e la semplicità con cui le cose vengono spiegate, molto soddisfatto davvero!"

"Non sono solita lasciare recensioni, ma lo faccio quando troppo qualcosa che mi piace particolarmente. DigitalDojo é un'azienda giovane, ma che si sta già facendo strada nel settore con una vasta offerta di corsi utili e interessanti, da docenti preparati. Ottimo servizio, molto consigliato!"

"Ho finito di recente un corso online DigitalDojo che mi sta tornando molto utile! Consigliato a chi, come me, sta provando a lavorare da libero indipendente 👍👍"

"Corsi molto molto interessanti e utili....i miei complimenti"

"Corsi professionali, super attuali e coinvolgenti, docenti esperti. Grandissimi!"

"Ho seguito i corsi di data science e sono veramente formativi. I docenti sono davvero dei professionisti del settore, ho appreso sia nozioni pratiche che teoriche. I quiz a fine modulo sono davvero utili per verificare le competenze e le nozioni apprese durante le lezioni. Consigliatissimi!"

"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!"

DigitalDojo.it è un'accademia di formazione davvero all'avanguardia. Si nota una subito una cura particolare nei contenuti e nella qualità dei corsi offerti, che sono ben strutturati e con prezzi davvero buoni! In più si è seguiti da un team sempre disponibile a aiutarti. Una grande novità nell'ambito digital, pienamente soddisfatto!!

Piattaforma interessante e ricca di contenuti. Consiglio di esplorarla! Il corso di content marketing su Instagram di Davide Barbieri, come primo inizio per chi vuole capire le dinamiche del social, è molto interessante. Fornisce linee guida e consigli utili, in modo chiaro ed esaustivo.

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.

Mi sono iscritto ai corsi di Data Science con un abbonamento e mi sono divertito moltissimo. Cercavo corsi chiari, di buon ritmo, ben strutturati. Siccome da tempo lavoro nel campo, non mi sarei accontentato di 4 chiacchiere. Quello che ho imparato mi ha fatto fare un passo avanti ed ora quando lavoro sui dati mi sento molto più sicuro e la qualità dei risultati è aumentata. Ho esteso l'abbonamento per curiosare su altre discipline viste le premesse molto interessanti.

Data Science con Python dalla A alla Z

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