Corso
Introduzione all'importazione dei dati in Python
3 h
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Hai deciso di imparare Python, e ha senso, visto che gran parte del mondo della data science (annunci di lavoro, strumenti open source, flussi di lavoro legati agli LLM) ormai lo dà per scontato più che considerarlo un plus.
Ora potresti chiederti dove imparare Python, soprattutto se non parti da zero e già pensi in termini di DataFrame, vettori o procedure — solo in un linguaggio diverso.
Sei in buona compagnia. L’argomento è documentato e abbiamo messo insieme un elenco per aiutarti. La nostra classifica valuta le piattaforme su quattro criteri:
- Ponte linguistico diretto: se il materiale mappa in modo esplicito la sintassi e i flussi del tuo linguaggio attuale su Python, o se insegna Python da zero
- Rilevanza per i flussi di lavoro da analyst: se l’attenzione è su wrangling dei dati, visualizzazione e modellazione statistica, oppure su programmazione generica che potresti non usare
- Pratica hands-on: se scrivi ed esegui vero codice Python all’interno della lezione, o se ti limiti a leggerne
- Profondità oltre il ponte: se c’è un passo successivo chiaro una volta fatto il passaggio iniziale, o se il materiale finisce lì
1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp
I corsi di DataCamp Python for R Users e Python for MATLAB Users sono la scelta migliore in questo elenco perché sono progettati apposta per questo passaggio, non sono contenuti per principianti rimpacchettati.
- Livello: Intermedio; presuppone competenza in R o MATLAB, non per chi è nuovo alla programmazione
- Tempo: Qualche ora ciascuno, in autoapprendimento
- Costo: Gratuito per iniziare; accesso completo incluso con un abbonamento DataCamp
- Ideale per: Analyst R o MATLAB che vogliono vedere i propri modelli mentali — data frame, operazioni vettoriali, grafici — mappati esplicitamente su pandas, NumPy e matplotlib
Nessuno dei due corsi fa perdere tempo con concetti che hai già padroneggiato in un altro linguaggio — l’idea è la traduzione, non la ri-educazione. In più, l’AI Tutor di DataCamp capisce che arrivi con esperienza di programmazione: quando ti blocchi può spiegare un errore di pandas nei termini di ciò che ti aspetteresti da un data frame in R o da una matrice MATLAB, invece di ripartire ogni volta da zero.
2. Python for SAS Users — O'Reilly
Python for SAS Users, di Randy Betancourt e Sarah Chen, è una buona opzione per programmatori SAS che vogliono una mappatura densa e diretta delle strutture di SAS su Python e pandas.
- Livello: Intermedio; scritto per programmatori SAS in attività, non per principianti
- Tempo: Autoapprendimento; ~8 ore tra lettura ed esercizi
- Costo: Incluso con un abbonamento O'Reilly
- Ideale per: Programmatori SAS che vogliono confronti riga per riga tra procedure SAS note e i loro equivalenti in Python/pandas
Il libro affianca oltre 200 script Python a circa 75 programmi SAS corrispondenti, coprendo tipi di dati, indicizzazione, operazioni di groupby, gestione dei dati e lettura/scrittura, con un capitolo dedicato al modulo saspy per chi ha bisogno che Python e SAS interoperino invece di sostituire completamente l’uno con l’altro.
3. Coming From Stata — Coding for Economists
Coming From Stata, parte della risorsa gratuita Coding for Economists di Arthur Turrell, è una buona opzione per utenti STATA che vogliono un riferimento diretto e completo alla sintassi, più che un corso strutturato.
- Livello: Intermedio; presuppone padronanza di Stata
- Tempo: Riferimento in autoapprendimento; procedi al tuo ritmo
- Costo: Gratuito
- Ideale per: Analyst STATA, in particolare in economia e scienze sociali
Non è un video corso né una piattaforma con valutazioni — è una tabella di riferimento gratuita e mantenuta che mappa direttamente i comandi Stata su pandas, statsmodels, pyfixest e altre librerie Python, coprendo import dei dati, selezione del campione, merge, reshaping, dati panel, regressioni e grafici. Da sapere in anticipo: essendo un riferimento e non un corso, non c’è una sequenza di lezioni strutturata né pratica integrata — cerchi ciò che ti serve quando ti serve, il che si adatta ad alcuni learner più che ad altri.
4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension
Python for Data Analysis è una buona opzione per analyst che vogliono sessioni dal vivo con docente, invece di video o materiale di riferimento in autoapprendimento.
- Livello: Intermedio; presuppone statistica a livello universitario di base ma esperienza limitata di programmazione
- Tempo: Più settimane, sessioni Live Online programmate via Zoom
- Costo: A pagamento, prezzi da formazione universitaria
- Ideale per: Analyst che vogliono un docente in tempo reale e una classe con cui lavorare
Il corso tratta importazione ed esportazione dei dati, connessione a database e uso dei DataFrame di pandas per selezione e trasformazione, pensato per chi già ragiona in termini statistici ma vuole Python come strumento per applicare quel pensiero su larga scala. Diversamente dalle proposte di DataCamp o O'Reilly, non mappa la sintassi da un linguaggio precedente specifico — qui il valore è l’istruzione dal vivo, non la traduzione.
5. Dataquest - Corsi di Python
Dataquest è una buona opzione per analyst che hanno completato altrove un corso di passaggio tra linguaggi e vogliono una piattaforma più approfondita e basata su progetti per costruire una vera fluency in Python.
- Livello: Principiante–intermedio
- Tempo: Autoapprendimento; i percorsi completi superano le 20 ore
- Costo: Livello gratuito disponibile; abbonamento per accesso completo ai percorsi
- Ideale per: Analyst che vogliono esercitarsi nel browser scrivendo Python da zero
Il percorso per data analyst di Dataquest copre i fondamenti di Python, pandas, data cleaning e visualizzazione attraverso lezioni basate su progetti.
Tabella comparativa
| Posizione | Piattaforma | Risorsa principale | Profondità del curriculum | Costo / Segnale sugli esiti |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DataCamp | Python for R Users / Python for MATLAB Users | Mappatura diretta di sintassi e flussi di lavoro da R o MATLAB a Python | Gratis per iniziare; qualche ora ciascuno |
| 2 | O'Reilly | Python for SAS Users (Betancourt & Chen) | Oltre 200 script Python mappati contro ~75 programmi SAS | Abbonamento O'Reilly; ~8 ore |
| 3 | Coding for Economists | Coming From Stata | Riferimento per la traduzione di comandi da Stata a Python | Gratuito; riferimento in autoapprendimento, senza struttura di corso |
| 4 | UC Berkeley Extension | Python for Data Analysis | pandas, database, import/export dei dati, istruzione dal vivo | A pagamento; sessioni Live Online di più settimane |
| 5 | Dataquest | Percorso Data Analyst in Python | Fluenza generale in Python, pandas, cleaning, visualizzazione | Livello gratuito; abbonamento per il percorso completo |
Author
Josef Waples
Sono uno scrittore e editor di data science, con contributi a articoli di ricerca su riviste scientifiche. Sono particolarmente interessato ad algebra lineare, statistica, R e affini. Inoltre, gioco anche parecchio a scacchi!
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