Python A-Z ™: Python per Data Science con esercizi reali
4.5 (86 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
428 students enrolled

Python A-Z ™: Python per Data Science con esercizi reali

Programmazione in Python per Data Analytics e Data Science. Scopri analisi statistiche, data mining e Visualizzazioni
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Last updated 6/2020
Italian
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What you'll learn
  • Programmare in Python fino ad ottimo livello
  • I principi fondamentali della programmazione
  • Tipi di dati come integer, float, operatori logici, stringhe e altri tipi di dati
  • Installare package in python
  • Programmare con i Jupyter Notebooks
  • Creare variabili
  • I cicli come while e for
  • La legge dei grandi numeri
Course content
Expand all 71 lectures 09:49:17
+ Introduzione
4 lectures 24:07

Che cosa vedremo durante il corso e navigare nell'interfaccia di udemy

Preview 09:57

Installare Python (Windows & Mac)

Preview 08:32

Installare Anaconda, python e  jupyter in ubuntu linux

Installare Anaconda, python e jupyter in ubuntu linux
03:16

Lanciare jupyter notebook da qualsiasi cartella

Lanciare jupyter notebook da qualsiasi cartella
02:22
+ Principi fondamentali della programmazione
9 lectures 01:09:09

Tipi di variabili

Preview 08:37

Esempi pratici di utilizzo delle variabili

Esempi pratici di utilizzo delle variabili
08:42

Variabili booleane e operatori

Preview 05:57

Il ciclo While

Preview 09:05

Il ciclo For

Il ciclo For
07:54

Il costrutto IF

Preview 11:24

Indentazione del codice in Python

Indentazione del codice in Python
02:34

Riassunto della sezione

Riassunto della sezione
03:05

COMPITO: La legge dei grandi numeri

COMPITO: La legge dei grandi numeri
11:51

Principi fondamentali della programmazione

Principi fondamentali della programmazione
5 questions
+ Fondamenti di Python
12 lectures 01:20:43

Che cos'è una lista?

Che cos'è una lista?
02:52

Creiamo qualche lista

Creiamo qualche lista
07:50

Usare parentesi quadre, [].

Usare parentesi quadre, [].
05:15

Liste. Slicing (affettare)

Liste. Slicing (affettare)
08:55

List comprehensions

List comprehensions
09:55

Tuple in Python

Tuple in Python
05:25

Le funzioni in Python

Le funzioni in Python
05:29

I package in Python

Preview 12:53

Libreria Numpy e gli array in Python

Libreria Numpy e gli array in Python
07:02

Slicing di array

Slicing di array
04:24

Riassunto della sezione

Preview 03:04

Compito. Analisi di bilancio

Compito. Analisi di bilancio
07:39
Fondamenti di Python
5 questions
+ Matrici
12 lectures 01:46:33

Riassunto del progetto. Tendenze della pallavolo NBA

Riassunto del progetto. Tendenze della pallavolo NBA
07:00

Creare le nostre prime matrici con np.reshape e np.array

Creare le nostre prime matrici con np.reshape e np.array
16:13

Dizionari in python

Dizionari in python
13:15

Operazioni con matrici

Operazioni con matrici
08:05

La nostra prima visualizzazione dati

La nostra prima visualizzazione dati
09:55

Visualizzazione dati avanzata

Visualizzazione dati avanzata
08:19

Creiamo la nostra prima funzione

Creiamo la nostra prima funzione
10:16

Disegno di funzioni avanzate

Disegno di funzioni avanzate
10:04

Analisi dei dati del bascket NBA

Preview 08:52

Riassunto delle sezione

Riassunto delle sezione
03:41

Basketball. Tiri liberi. Compito

Basketball. Tiri liberi. Compito
07:06
Matrici
5 questions
+ Data Frames
12 lectures 01:41:55

Importare dati in python

Preview 07:18

Esplorare il nostro DataSet

Esplorare il nostro DataSet
08:34

Rinominare le colonne del nostro dataset

Rinominare le colonne del nostro dataframe
02:51

Creare dei sotto insiemi di dataframes con pandas

Creare dei sotto insiemi di dataframes con pandas
14:49

Operazioni base con dataframes

Operazioni base con dataframes
08:36

Filtrare i dataframe

Filtrare i dataframe
14:44

Accedere ad una cella con le funzioni .at e .iat

Accedere ad una cella con le funzioni .at e .iat
08:07

Introduzione a Seaborn

Preview 09:05

Visualizzazioni con seaborn

Visualizzazioni con seaborn
09:10

Argomenti con parole chiavi nelle funzioni di Python

Argomenti con parole chiavi nelle funzioni di Python
09:40

Riassunto della sezione

Riassunto della sezione
04:06

Compito sezione 5. World trends

Compito sezione 5. World trends
04:55
Dataframes
5 questions
+ Visualizzazioni avanzate
14 lectures 02:21:08

Che cosa è un tipo di dato categoria

Che cosa è un tipo di dato categoria
09:25

Lavorare con i grafici jointplots

Lavorare con i grafici jointplots
07:44

Istogrammi

Istogrammi
07:08

Istogrammi impilati in python

Istogrammi impilati in python
17:12

Creare un grafico di tipo KDE

Creare un grafico di tipo KDE
07:08

Lavorare con subplots

Lavorare con subplots
13:22

Violinplots vs boxplots

Preview 08:14

Creare FacetGrids

Creare FacetGrids
11:40

Coordinate e diagonali

Coordinate e diagonali
06:46

Creare una dashboard (cruscotto) con python

BONUS: Creare una dashboard (cruscotto) con python
14:16

Stilizzare grafici.Tips

Preview 14:01

Ritocchi finali. BONUS

BONUS: Ritocchi finali.
14:07

Riassunto della sezione

Riassunto della sezione
04:43

Compito della sezione. Percentuale di incasso nazionale dei film

Compito della sezione. Percentuale di incasso nazionale dei film
05:22
Visualizzazioni avanzate
5 questions
+ Soluzioni ai compiti
8 lectures 01:05:42

Soluzione compito 2: La legge dei grandi numeri

Soluzione compito 2: La legge dei grandi numeri
08:54

Soluzione compito 3. Analasi di bilancio. Parte 1

Soluzione compito 3. Analasi di bilancio. Parte 1
05:35

Soluzione compito 3. Analasi di bilancio. Parte 2

Soluzione compito 3. Analasi di bilancio. Parte 2
06:46

Soluzione compito 4: Pallacanestro. Tiri liberi.

Soluzione compito 4: Pallacanestro. Tiri liberi.
13:25

Soluzione compito 5: Trends mondiali. Parte 1

Soluzione compito 5: Trends mondiali. Parte 1
08:32

Soluzione compito 5: Trends mondiali. Parte 2

Soluzione compito 5: Trends mondiali. Parte 2
08:22

Soluzione compito 6: Cinema e incassi nazionali. Parte1

Soluzione compito 6: Cinema e incassi nazionali. Parte1
09:38

Soluzione compito 6: Cinema e incassi nazionali. Parte 2

Soluzione compito 6: Cinema e incassi nazionali. Parte 2
04:30
Requirements
  • Nessuna conoscenza precedente di programmazione o statistica
  • Connessione a internet per scaricare il software necessario
  • PC o Mac
Description

Impara a programmare con  Python con progetti pratici!

Ci sono molti corsi e lezioni su Python. Tuttavia, Python ha una curva di apprendimento molto ripida e gli studenti spesso vengono sopraffatti. Questo corso è diverso!

Questo corso è veramente graduale. In ogni nuovo tutorial ci basiamo su ciò che avevamo già appreso e facciamo un ulteriore passo avanti.

Dopo ogni video , imparerai un nuovo e prezioso concetto di python che potrai applicare immediatamente  e la parte migliore è che impari attraverso degli esempi in tempo reale

Questa corso è pienao di sfide analitiche della vita reale che imparerai a risolvere. Alcuni di queste sifde le risolveremo insieme, altri ce le avrai come esercizi per i compiti.

In sintesi, questo corso è stato progettato per tutti i livelli di abilità e anche se non hai alcuna esperienza di programmazione o background in statistica, avrai successo con questo corso!

Non vedo l'ora di vederti  a bordo!

Cordiali saluti,

Kirill Eremenko e Hidran Arias


Who this course is for:
  • A tutti coloro che vogliono imparare a programmare in Python
  • Se sei stanco di corsi di python linghi e complicati: questo fa per te
  • Alle persone che vogliono imparare a programmare in Python in modo semplice e pratico
  • A chi è desideroso di fare dei compiti in modo da approfondire le sue conoscenze