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Python per Data Analyst e Data Scientist
Rating: 4.6 out of 5(32 ratings)
139 students

Python per Data Analyst e Data Scientist

Impara l'Analisi dei dati e il Machine Learning su Python studiando librerie come Pandas, Seaborn e Scikit-Learn
Created byNicola Iantomasi
Last updated 3/2026
Italian
Italian [Auto],

What you'll learn

  • Utilizzare Pandas per importare dati da varie tipologie di file (csv, excel, json, file di testo strutturati)
  • Conoscere le principali strutture della programmazione in Python
  • Filtrare, pulire, trasformare, aggregare e combinare i dati di un DataFrame con Pandas
  • Effettuare il pre-processing dei dati propedeutico al Machine Learning
  • Implementare da zero algoritmi di Machine Learning con l'ausilio della programmazione a oggetti
  • Condurre un'analisi esplorativa dei dati corredata da opportune rappresentazioni grafiche
  • Utilizzare scikit-learn per creare modelli efficienti di classificazione, regressione, clusterizzazione
  • Utilizzare pipeline, tecniche di tuning dei parametri e di convalida incrociata per valutare i modelli
  • Rappresentare dati geografici e mappe con folium
  • Connettere Python a database relazionali e non relazionali

Course content

10 sections • 78 lectures • 10h 22m total length

  • Installazione e primo accesso a Jupyter12:16

    In questa prima lezione vedremo:

    • come installare Python su un PC personale con sistema operativo Windows;

    • come utilizzare Python da terminale;

    • come installare Jupyter Notebook e le principali librerie di Python per l'analisi dei dati;

    • come muovere i primi passi su Jupyter Notebook per creare ed eseguire codice con Python.

    Ovviamente vale sempre la raccomandazione di utilizzare un proprio PC personale (non aziendale) per installare questo e qualsiasi altro software.

Requirements

  • Nessuno in particolare, nel corso il software è installato sul sistema operativo Windows

Description

L'obiettivo di questo corsi è fornirti uno degli strumenti più potenti e versatili per analizzare i dati: il linguaggio Python unito con alcune tra le sue importanti librerie come Pandas, Scikit-learn e Seaborn.


Con il termine "Analizzare i dati" non mi riferisco soltanto alla creazione di grafici o a tecniche di Data Visualization, temi comunque importanti e oggetto di alcune lezioni. In questo corso vedremo anche e soprattutto come usare Python nell'intero processo di trasformazione dei dati in informazioni, che prevede:

- l'acquisizione dei dati da file di formato differente;

- la gestione dei tipi e dei dati mancanti;

- le operazioni di trasformazione, pulizia e decodifica dei dati;

- il preprocessing dei dati per il Machine Learning;

- l'implementazione in Python dell'algoritmo di Machine Learning del Perceptron tramite la programmazione a oggetti;

- l'analisi esplorativa e la rappresentazione grafica dei dati tramite la libreria seaborn;

- l'utilizzo della libreria scikit-learn per creare modelli di classificazione supervisionata di Machine Learning;

- le attività di tuning dei parametri, convalida dei risultati e selezione dei modelli;

- l'esecuzione di algoritmi di regressione per predire variabili quantitative, l'analisi delle serie storiche e il clustering per raggruppare gli individui simili.


Il corso si rivolge dunque a chiunque voglia fare un importante upgrade delle proprie skill di analisi dei dati tramite l'apprendimento di quello che è tra i linguaggi di programmazione in più rapida diffusione e richiesti dal mercato nel 2023. È perfetto ad esempio se sei uno sviluppatore SQL e vuoi allargare le tue skill tecniche da Data Analyst alla programmazione in Python o al Machine Learning. Discorso simile se al momento utilizzi Excel e vuoi superare i suoi limiti o approfondire tecniche più elaborate di analisi dei dati.


Comunque, anche se una conoscenza del settore è sicuramente d'aiuto, nelle lezioni partiremo da zero quindi anche se non hai esperienza ma hai tanta voglia di imparare potrai approcciarti per la prima volta alla programmazione tramite questo corso al 100% pratico.


NOVITÀ! Ho aggiunto una lezione per mostrare un esempio di presentazione che espone le skill più importanti acquisite durante il corso, così potrai iniziare a creare un Portfolio di Analisi dei dati e allegare il documento ottenuto al tuo curriculum e al tuo profilo di LinkedIn e Github! Ho inserito infine un quiz finale con il quale potrai ripassare e verificare le competenze acquisite.


I pochi minuti relativi all'installazione e l'avvio di Python e Jupyter sono relativi a un PC con sistema operativo Windows, non è mostrato come eseguire queste attività su macOS (il processo è comunque molto simile ed è facilissimo trovare in rete materiale a riguardo). Ovviamente vale sempre la raccomandazione di utilizzare un proprio PC personale (non aziendale) per installare questo e qualsiasi altro software.


Le videolezioni sono corredate anche dai file contenenti gli script e gli esercizi visti durante le spiegazioni. Nel complesso, si tratta a tutti gli effetti di un manuale aggiuntivo di Python, Pandas e Machine Learning. Inoltre sarò sempre disponibile a rispondere a dubbi e domande sul materiale del corso, che potrai porre tramite i messaggi di Udemy o l'apposita sezione di Domande & Risposte.

Who this course is for:

  • Sviluppatori che vogliono acquisire competenze avanzate in Python per l'analisi dei dati e il Machine Learning.
  • Data Analyst e professionisti del settore che desiderano ampliare le loro capacità tecniche e implementare approcci più sofisticati nell'analisi dei dati.
  • Aspiranti Data Scientist che cercano di sviluppare una solida base di conoscenza e competenze nel campo dell'analisi dei dati e del Machine Learning.
  • Professionisti che utilizzano strumenti come Excel e vogliono superare i limiti e sfruttare il potenziale del linguaggio Python per l'analisi dei dati.

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