Python per Data Analysis
Dataset disordinati producono analisi fragili, anche con strumenti avanzati.
Quota indicata nell’offerta: 490 € IVA inclusa. Calendario didattico, orari e docente sono indicati nella scheda. Iscrizioni e acquisto saranno attivati al termine delle verifiche organizzative; per il team richiedi una proposta personalizzata.
Un assaggio del metodo.
Qui potrai vedere 30 secondi di una lezione prima di scegliere.
Cosa affronta il percorso
Il corso trasforma dataset grezzi in analisi leggibili e riproducibili con Python. Si parte dall’importazione e dalla verifica della qualità dei dati, si applicano pulizia, trasformazioni ed esplorazione e si arriva a visualizzazioni e conclusioni motivate.
A chi si rivolge
- Data analyst
- Professionisti che analizzano dati
Da dove partire
Sono richieste basi di Python, inclusi variabili, funzioni e strutture dati. È utile conoscere tabelle e indicatori semplici. L’ambiente di esercitazione sarà comunicato prima dell’avvio.
Competenze da sviluppare
- Importare dati tabellari e riconoscere tipi, valori mancanti e anomalie
- Pulire e trasformare dataset con operazioni riproducibili
- Calcolare indicatori e confrontare segmenti senza perdere il contesto
- Creare visualizzazioni leggibili e scegliere il grafico adatto
- Documentare ipotesi, passaggi e limiti dell’analisi
Il progetto applicativo
I partecipanti ricevono un dataset dimostrativo disordinato e producono un notebook con pulizia documentata, indicatori, grafici e una sintesi delle conclusioni. La revisione distingue fatti osservati, ipotesi e limiti dei dati.
Il programma, modulo per modulo
Proposta didattica in aggiornamento. Programma definitivo, strumenti e materiali saranno confermati prima dell’erogazione.
01Importazione e qualità
- file e tabelle
- tipi di dato
- controlli iniziali
02Pandas essenziale
- selezione e filtri
- raggruppamenti
- unioni
03Pulizia
- valori mancanti
- duplicati
- trasformazioni e verifiche
04Analisi esplorativa
- distribuzioni
- segmenti
- indicatori e anomalie
05Visualizzazione
- scelta dei grafici
- etichette e scale
- lettura critica
06Laboratorio finale
- notebook riproducibile
- analisi
- conclusioni motivate
Applicazioni e prospettive professionali
Competenze utili nei seguenti contesti, da integrare con esperienza e preparazione personale:
- Data analyst
- Professionisti che analizzano dati
Il corso non garantisce inserimento lavorativo né una qualifica professionale. Eventuali certificazioni esterne richiedono percorsi ed esami separati, da verificare con l’ente competente.
Materiali, interazione e supporto
Dotazione didattica prevista
- Schede di sintesi dei moduli
- Esercitazioni con istruzioni e soluzioni commentate
- Checklist applicativa del progetto
Il progetto didattico prevede confronto con il docente e revisione delle attività durante gli incontri.
Modalità e tempi del supporto da definire prima dell’apertura delle vendite.
Docente, condizioni di accesso ai materiali, durata dell’accesso e attestazione finale saranno indicati nella versione definitiva della scheda.