50+ progetti Python per tutti i livelli di esperienza nel 2026

TL;DR

• Questo articolo elenca oltre 50 idee di progetti Python suddivise tra categorie principiante, intermedio, avanzato e divertenti
• I progetti per principianti si concentrano su analisi e visualizzazione dei dati con dataset reali (sport, finanza, e-commerce)
• I progetti intermedi introducono machine learning, riconoscimento di immagini e NLP su dati non tabellari
• I progetti avanzati coprono sistemi di raccomandazione, deep learning, pipeline NLP e deployment di modelli ML
• Scegli i progetti in base al tuo reale interesse, mantienili realizzabili e condividi il tuo lavoro per costruire un solido portfolio di data science

Prima di iniziare con i progetti Python

Se hai già familiarità con Python, puoi iniziare subito con questi progetti. Tuttavia, se vuoi costruire le competenze di base necessarie per partire con i progetti Python, dai un’occhiata al nostro elenco di corsi interattivi di Python.

Quando sei pronto per iniziare a lavorare sui progetti, prova DataLab e inizia a creare e pubblicare i tuoi progetti nel notebook dati completamente configurato di DataCamp, direttamente dal browser. Puoi anche consultare le nostre raccolte curate di idee per progetti di AI e progetti di agenti AI per le ultime tendenze. 

Progetti Python per principianti

Da principiante, dovresti sfruttare i progetti Python per fissare ciò che hai imparato e acquisire nuove competenze. Questo set di progetti ruota principalmente attorno a compiti di analisi esplorativa dei dati, insieme a semplici attività di modellazione e forecasting su dataset reali e pertinenti.

1. Analisi dei prezzi dei diamanti

I diamanti sono suddivisi in cinque tipi di impurità in base alla struttura dei loro atomi di carbonio. Il dataset Diamonds di Kaggle ti offre ancora più informazioni — taglio, purezza, colore e prezzo. Sviluppa le tue abilità di visualizzazione dati con un po’ di analisi esplorativa. 

2. Analisi dell’età delle conchiglie di abalone

Questo è un dataset di abalone particolare. Le conchiglie di abalone sono meraviglie della natura, e puoi determinarne l’età contando gli anelli all’interno. Riesci a stimare l’età delle conchiglie di abalone con le tue competenze di analisi dati in Python?

3. Analisi dei dati della Premier League

Un dataset di calcio in cui puoi esplorare, analizzare e visualizzare gli eventi della stagione 2018-2019 della Premier League inglese. Il dataset Soccer Data offre un eccellente progetto Python per principianti incentrato sull’analisi dei dati. Ha un set di feature ricco che spazia dai dettagli di base delle partite a statistiche più complesse.

Il progetto include un chiaro data dictionary e sfide guidate. Inoltre, presenta scenari reali che non solo rendono il progetto più coinvolgente, ma fungono anche da esercizio completo da includere in un portfolio. È un progetto completo che bilancia apprendimento guidato ed esplorazione aperta, ideale per sviluppare competenze.

Dati da un progetto Python per principianti che analizza le tendenze nel calcio

4. Previsione del churn nelle telecomunicazioni

Il churn dei clienti è uno dei problemi fondamentali del machine learning. In questo dataset clienti, potrai prevedere il churn per un operatore telefonico in base ai dati di utilizzo dei suoi clienti. Il dataset include una varietà di feature, come chiamate non riuscite, durata dell’abbonamento e valore del cliente, rendendolo una risorsa ricca per un’analisi approfondita. Il progetto per principianti include sfide guidate incentrate su esplorazione dei dati, visualizzazione e analisi statistica, fornendo un percorso di apprendimento strutturato. Lo scenario reale aggiunge un ulteriore livello di complessità e rilevanza, chiedendoti di prevedere il churn a fronte di un nuovo concorrente sul mercato.

5. Prezzi azionari e previsione

Ti incuriosisce cosa guida le oscillazioni del mercato azionario? Il dataset dei titoli tech 2010–2021 ti consente di analizzare i prezzi storici di grandi aziende tecnologiche come Apple, Tesla e Amazon.

6. Dati di tiro NBA

A quale distanza i giocatori di basket segnano più facilmente? In questo dataset di tiri NBA catturati dai playoff 2021, potrai rispondere proprio a questa domanda. 

7. Previsione delle vendite e-commerce

Usando questo dataset e-commerce di un rivenditore online, sfrutta tecniche di visualizzazione e forecasting per prevedere le vendite future. Il dataset è ricco, coprendo ordini da più paesi nell’arco di un anno e include diverse variabili come numeri di fattura, codici prodotto, quantità e prezzi unitari. Questo consente un’analisi multifaccettata che può includere trend di serie storiche, segmentazione clienti e categorizzazione dei prodotti. Le sfide proposte ti invitano a esplorare anomalie come quantità d’ordine negative, visualizzare i profitti in diversi intervalli temporali e confrontare le dimensioni degli ordini tra paesi. Questi compiti non solo ti aiutano a esercitare competenze essenziali di data science, ma simulano anche domande di business reali. Lo scenario aggiunge un ulteriore livello di complessità, chiedendoti di categorizzare oltre 4000 prodotti unici in base a varie caratteristiche, un’attività molto rilevante nel settore e-commerce. 

Un altro progetto Python per principianti che analizza dati eCommerce

8. Analizza gli annunci Airbnb

Questo è un dataset Airbnb per comprendere le dinamiche dietro gli annunci in affitto. Potrai capire quali quartieri hanno gli annunci più popolari, comprendere la relazione tra prezzo e tipo di camera e molto altro. 

9. Analizza i dati del PIL 

Il prodotto interno lordo è uno degli indicatori più forti della salute economica di una regione o nazione. In questo dataset, analizza come si è evoluto il PIL dei paesi negli ultimi 50 anni. 

10. Analisi dei dati delle Olimpiadi 

Qual è il paese di maggior successo nel Judo? In che modo l’altezza degli atleti influisce sul successo in uno sport? Con l’analisi esplorativa del dataset delle Olimpiadi, potrai rispondere a queste domande e a molte altre.   

Un esempio dei risultati del progetto sulle Olimpiadi

Progetti Python intermedi

Andando oltre i compiti e i dataset per principianti, questo set di progetti Python ti metterà alla prova lavorando con dataset non tabellari (ad esempio immagini, audio) e testando le tue capacità di machine learning su vari problemi.

1. Classificare i generi musicali dai dati audio

Sei un vero appassionato di musica? Allora ti piacerà prevedere i generi musicali con il machine learning su un dataset musicale in questo progetto di riconoscimento audio. Questo progetto intermedio in Python copre l’intera pipeline di data science, dall’esplorazione dei dati e feature engineering all’implementazione e valutazione di più algoritmi di machine learning. Il progetto affronta anche temi avanzati come la gestione di dati sbilanciati e tecniche di valutazione del modello come la cross-validation. Questo progetto multi-step, che fa ampio uso di librerie, rappresenta un’ottima esperienza di apprendimento e un pezzo da portfolio per chi vuole avanzare di livello.

2. Analizzare e visualizzare i pickup Uber a New York

I dataset con geolocalizzazioni sono sempre divertenti da analizzare e visualizzare su una mappa. Questo dataset di pick-up Uber con oltre 20 milioni di corse a New York non fa eccezione. 

3. Riconoscimento di caratteri scritti a mano

Il riconoscimento delle cifre MNIST è un ottimo punto di partenza per esercitarsi con il deep learning. Tuttavia, questo dataset di alfabeti scritti a mano A-Z aggiunge un ulteriore livello di sfida perché devi prevedere lettere inglesi scritte a mano.

4. Rilevamento di frodi con carta di credito

Il rilevamento delle frodi con carta di credito è sempre una sfida — principalmente perché i dati presentano un forte sbilanciamento tra le classi. Vedi se riesci ad aggirare il problema con questo dataset sulle frodi con carta di credito. Questo progetto è adatto a utenti Python di livello intermedio-avanzato interessati ad applicazioni di data science e machine learning nei settori finanziario e della sicurezza. Il progetto prevede un’analisi completa delle transazioni con carta di credito per identificare attività fraudolente. Copre un’ampia gamma di competenze, dal plotting geospaziale alla modellazione predittiva. Il progetto pone anche sfide reali, come la gestione di classi sbilanciate e le considerazioni etiche sui falsi positivi nel rilevamento delle frodi.

Un esempio di plotting geospaziale da questo progetto Python intermedio

5. Previsione del genere tramite suono

In questo progetto di previsione del genere, userai il pacchetto fuzzy per categorizzare il genere dei nomi in base ai fonemi e a come suonano.

6. Tassi di cancellazione delle prenotazioni alberghiere

Se ti interessa il real estate, questo dataset sulla domanda di prenotazioni alberghiere ti consente di comprendere i tassi di cancellazione. Con semplici tecniche di machine learning, puoi provare a prevedere la probabilità di cancellazioni alberghiere in base ai dati storici.

7. Rilevamento dei volti nelle immagini

Ti sei mai chiesto come il tuo iPhone disegna quei riquadri attorno al tuo viso? È perché esegue il face detection dietro le quinte. Puoi creare una funzionalità simile usando questo dataset di rilevamento dei volti con immagini annotate.

8. Riconoscimento facciale con apprendimento supervisionato

Affronta la sfida di distinguere le immagini di Arnold Schwarzenegger da altri volti usando un dataset etichettato per il riconoscimento facciale. Costruirai un’intera pipeline ML in Python e scikit-learn, quindi ottimizzerai e valuterai il modello. 

9. Analizzare e prevedere la domanda di bike sharing

Questo dataset di bike sharing contiene una ricchezza di informazioni sulle corse per una startup di bike sharing. Il dataset include fattori come condizioni meteo, ora del giorno e festività pubbliche per prevedere la domanda di noleggio biciclette a Seul. Puoi confrontare i pattern di noleggio in diversi momenti della giornata e stagioni, visualizzare l’impatto della temperatura sui noleggi e identificare le variabili più influenti per la domanda.

Un esempio dal progetto Python sui noleggi di biciclette

Progetti Python avanzati

Questi progetti avanzati vanno oltre i dataset complessi e ti sfidano ad applicare soluzioni creative a problemi interessanti. Che si tratti di creare sistemi di raccomandazione di film, fare network analysis tra personaggi di libri o interpretare il linguaggio dei segni con il machine learning, questi progetti ti offriranno sufficiente complessità per imparare nuove competenze sul campo.

1. Crea un sistema di raccomandazione di film

Le piattaforme di streaming forniscono raccomandazioni granulari in base a come tu e altri utenti simili interagite con i contenuti. In questo progetto sui sistemi di raccomandazione, imparerai a costruire un sistema di raccomandazione di film usando il filtering collaborativo e basato sui contenuti.

2. Riconoscimento della lingua dei segni americana

L’American Sign Language è la lingua principale utilizzata da molte persone sorde in Nord America. In questo progetto di riconoscimento immagini, userai il deep learning per riconoscere le lettere dell’ASL.

3. Riconoscimento in tempo reale delle targhe

Un progetto straordinario per riconoscere i numeri di targa in tempo reale usando il deep learning su dataset video. Dai un’occhiata al progetto su GitHub che contiene dataset e codice. 

Un progetto Python avanzato sul rilevamento delle targhe - fonte

4. Rilevamento SMS spam

Il rilevamento dello spam è una pietra miliare della data science e richiede una combinazione di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e machine learning. Crea uno strumento di rilevamento dello spam con questo dataset SMS.

5. Network analysis di Game of Thrones

Pur essendo un po’ datata, Game of Thrones ha catturato l’immaginario collettivo come poche altre serie. Con un insieme così vasto di personaggi e una lore complessa, chi è stato il personaggio più importante di tutti? In questo progetto di Network Analysis, risponderai proprio a questa domanda.

6. Classificazione dei generi cinematografici con output multi-etichetta

Un film può combinare più generi. Con questo dataset di film Netflix, puoi applicare la classificazione multi-label per prevedere i molti generi che un film può avere in base alla descrizione, al rating e altro.

7. Crea e distribuisci una pipeline di machine learning 

Anche se non è un progetto specifico, distribuire e mantenere gli altri progetti in questo elenco è una competenza incredibilmente utile da mostrare ai datori di lavoro. In questo tutorial, imparerai esattamente come farlo. 

Progetti Python per sviluppo web e automazione

Python è ampiamente utilizzato per creare applicazioni web e automatizzare attività ripetitive. Questi progetti ti aiutano a sviluppare competenze pratiche direttamente applicabili sul lavoro.

1. Crea una REST API con FastAPI

Crea un’API RESTful per un task manager o un blog usando FastAPI. Imparerai il routing degli endpoint, la validazione delle richieste, l’integrazione con database e la documentazione API con Swagger.

2. Sito portfolio personale con Django

Crea un portfolio professionale usando Django per mostrare i tuoi progetti. Includi una sezione blog, una galleria dei progetti e un modulo di contatto—un ottimo modo per dimostrare competenze full-stack in Python.

3. Web scraper per il tracciamento dei prezzi

Crea un web scraper automatizzato con BeautifulSoup o Scrapy che tracci i prezzi dei prodotti sui siti di e-commerce e invii avvisi quando scendono sotto una certa soglia.

4. Automazione dell’organizzazione dei file

Crea uno script Python che organizzi automaticamente i file nella tua cartella download per tipo, data o progetto. È un’ottima introduzione all’automazione in Python e al lavoro con il file system.

5. Sistema di automazione email

Crea un sistema che invii email personalizzate usando smtplib di Python e le competenze di integrazione con le API Python. Automatizza newsletter, promemoria o email di follow-up in base a trigger provenienti da un database o da un foglio di calcolo.

Progetti Python di AI e AI generativa

AI e AI generativa sono tra le competenze più richieste nel 2026. Questi progetti ti aiuteranno a fare esperienza pratica con large language model, chatbot e applicazioni potenziate dall’AI.

1. Crea un chatbot AI con Streamlit

Crea un chatbot interattivo usando le API di OpenAI e Streamlit per l’interfaccia utente. Imparerai a gestire lo storico della conversazione, a gestire le richieste API e a distribuire un’applicazione web. Dai un’occhiata al nostro tutorial su progetti di data science con ChatGPT per ispirazione.

2. Dashboard di analisi del sentiment

Crea una dashboard che analizzi il sentiment di testi usando tecniche di NLP. Usa librerie come NLTK o Hugging Face Transformers per classificare i testi come positivi, negativi o neutri e visualizza i risultati con Matplotlib o Plotly.

3. Sistema di Q&A per documenti PDF

Crea un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che consenta agli utenti di fare domande su documenti PDF caricati. Questo progetto combina parsing dei documenti, embedding vettoriali e integrazione con LLM—una competenza molto richiesta nel 2026.

4. Riassuntore di contenuti con AI

Crea uno strumento che prenda articoli o documenti lunghi e generi riassunti concisi usando le API di OpenAI o Hugging Face. Imparerai prompt engineering, integrazione API ed elaborazione del testo.

5. Crea un agente AI

Usa framework come LangChain o CrewAI per costruire un agente AI in grado di completare autonomamente compiti come fare ricerche su un argomento, generare report o rispondere a domande da una knowledge base.

Progetti Python divertenti per sviluppare le tue competenze

Pur non essendo i più complessi, questi progetti offrono dataset interessanti e coinvolgenti da esplorare per accelerare il tuo percorso di apprendimento di Python. 

1. Identificazione dell’autore “spooky”

Classifica le opere di scrittori del mistero. Scopri se un brano appartiene a Edgar Allen Poe, HP Lovecraft o Mary Shelley.

2. Previsione delle vendite di videogiochi

Stai aspettando l’uscita di un gioco di Activision o EA? Prova a prevedere quanto venderà usando i dati sulle vendite dei videogiochi di oltre 16 mila titoli passati. 

3. Previsione del tipo di personalità Myers-Briggs (MBTI)

Secondo l’indicatore MBTI esistono 16 tipi di personalità. Invece di cercarlo su Google, prova a prevedere la tua personalità usando questo dataset sui tipi di personalità.

4. Pulizia dei dati di una campagna di marketing bancario

La pulizia dei dati è una competenza essenziale per i data engineer, che include lettura, modifica, suddivisione e archiviazione dei dati. In questo progetto di pulizia dei dati di marketing bancario, applicherai competenze di data cleaning per elaborare i dati di una campagna: modificare i valori, aggiungere nuove feature, convertire i tipi di dato e salvare i risultati in più file. 

5. Previsione della popolarità dei brani

In questo ottimo dataset di canzoni dagli anni ’50, puoi prevedere la popolarità di un brano in base a diversi attributi.

6. Esplorare i punteggi dei test delle scuole pubbliche di NYC

Ogni anno, i risultati dei test scolastici influenzano il destino universitario di milioni di studenti. In questo progetto sui risultati dei test delle scuole pubbliche di NYC, userai dati di performance standardizzate per identificare le scuole con i migliori risultati in matematica, vedere come le performance variano per borough e trovare le dieci scuole migliori della città.

7. Scalare le classifiche di Music Billboards

Con questo dataset di Spotify di ~600 canzoni dal 2010 al 2019, potrai esplorare e analizzare come i generi popolari sono cambiati nell’ultimo decennio, prevedere il genere di un brano in base ad attributi chiave e altro. 

8. Analizza un database Lego

Anche se questo progetto richiede qualche competenza SQL, questo database Lego ti permette di scandagliare migliaia di vendite Lego durante l’anno e capire quali set generano più ricavi. 

Ulteriori progetti Python guidati e non guidati per fare pratica

Nel corso di questo articolo abbiamo linkato molti progetti e dataset di DataCamp. DataCamp offre una serie di progetti guidati e non guidati a seconda del livello di difficoltà a cui punti. Ecco un elenco aggiuntivo di progetti per esercitarti.

Progetti Python guidati per la pratica

1. Prevedere le approvazioni delle carte di credito

Le approvazioni automatiche delle carte di credito sono un grande caso d’uso del machine learning nel banking. In questo progetto sulle approvazioni, imparerai a prevedere se una richiesta di carta di credito viene accettata o rifiutata dalle banche.

2. Una storia visiva dei vincitori del Nobel

Quasi tutti nella ricerca sognano di ottenere un Nobel almeno una volta nella vita. Ma età, etnia e genere influiscono sulle probabilità? Scoprilo analizzando i dati dei vincitori dal 1901.

3. Analizzare le tendenze della ricarica dei veicoli elettrici

Con la diffusione dei veicoli elettrici, comprendere la crescita e i pattern d’uso delle infrastrutture di ricarica è fondamentale per pianificazione e sviluppo. Esamina le tendenze di ricarica dei veicoli elettrici dal 2014 al 2022 utilizzando tecniche di wrangling e join dei dati. 

4. Ricreare la Ghost Map di John Snow

Il dottor John Snow (non il personaggio di Game of Thrones) mappò a mano i casi di colera e dedusse l’origine dei focolai nella sua area, dando origine all’epidemiologia moderna. In questo progetto storico, ricreerai il suo lavoro e la sua famosa mappa. 

5. Generare keyword per Google Ads

Generare keyword per le search ads è un processo incredibilmente meticoloso e laborioso. E se potessi automatizzare questo compito con Python? In questo progetto sulle keyword di Google Ads, imparerai proprio come farlo. 

Progetti Python non guidati per la pratica

1. Esplorare la storia dei Lego

Circa 1140 pezzi di Lego vengono prodotti ogni secondo. Scopri come il brand di giocattoli più popolare al mondo è diventato così dominante analizzando i suoi dati storici di vendita. 

2. La scoperta del lavaggio delle mani

Lavarsi le mani è una seconda natura per tutti noi, ma in passato non era così. Infatti, il medico ungherese Ignaz Semmelweis scoprì i benefici del lavaggio delle mani analizzando i dati di mortalità dei pazienti in ospedale. Ricrea la sua analisi dei dati usando questo dataset.

3. Frequenza delle parole nei romanzi classici

In questo progetto, effettuerai lo scraping di un romanzo dal sito Project Gutenberg e poi analizzerai la distribuzione delle parole in un ampio corpus di libri. 

4. Confrontare l’interesse di ricerca con Google Trends

Google espone la sua API di Trends in Python così che gli utenti possano scoprire l’interesse di ricerca di qualsiasi keyword. È un’eccellente fonte di dati di serie storiche con record che risalgono al 2004. In questo progetto su Google Trends, esplorerai l’interesse di ricerca mondiale per cinque principali browser internet.

Come scegliere quali progetti Python inserire nel tuo CV

Con questo lungo elenco di progetti Python, come scegliere quello da aggiungere al tuo CV? Secondo Nick Singh, autore del best-seller "Ace the Data Science Interview", ecco quattro principi chiave da considerare quando affronti progetti Python.

1. I progetti devono nascere da un reale interesse

Lavorare su un tema che ti sta a cuore renderà tutto il processo più coinvolgente e aumenterà le possibilità di completamento. Inoltre, questo entusiasmo emergerà quando parlerai del tuo progetto a un hiring manager. 

2. La semplicità batte la complessità

Oggi è facile lasciarsi distrarre da strumenti appariscenti e tecniche all’avanguardia. Tuttavia, la data science nel mondo reale richiede un approccio semplice e pragmatico alla costruzione di soluzioni. Uno degli obiettivi di un progetto è dimostrare la tua capacità di sviluppare soluzioni utili di data science con tecniche relativamente semplici. 

3. Completa sempre il tuo progetto

È facile incappare nello scope creep durante un progetto. Come regola generale, definisci sempre uno scope che sai di poter completare dall’inizio alla fine — anche se si tratta solo di un semplice esercizio di analisi dei dati. 

4. Il progetto dovrebbe avere un impatto quantificabile

Una volta completato, assicurati di condividere il tuo lavoro e ottenere feedback dalla community in modo quantificabile. Che si tratti di stelle su GitHub, condivisioni su LinkedIn o menzioni su Reddit, condividere il tuo lavoro è il modo migliore per mostrare l’impatto misurabile del progetto ai potenziali hiring manager.

Porta il tuo apprendimento di Python al livello successivo

Speriamo che questo elenco di progetti Python ti sia piaciuto e che possa accelerare il tuo percorso di apprendimento. Se vuoi iniziare e ti serve prima un ripasso di Python, assicurati di consultare il curriculum di Python di DataCamp. Puoi anche esplorare le nostre guide sulle migliori librerie Python per la data science e su come creare un ottimo portfolio di data science.