Corso
Introduzione a Python
4 ore
7.1M
Conosciuto come il linguaggio di programmazione più versatile, Python è adatto davvero a chiunque, indipendentemente dal percorso di studi o professionale. Che tu sia un data scientist, uno sviluppatore web o software, o anche solo un appassionato di tecnologia, Python può gestire moltissimi compiti diversi.
Come popolare linguaggio di programmazione general-purpose, Python è usato da molte aziende, tra cui NASA, Spotify, Google e JP Morgan. La sua versatilità, la natura open source e la semplicità lo rendono facile da usare per tutti. Se sei curioso di sapere cosa puoi fare una volta padroneggiato Python, abbiamo analizzato più da vicino alcuni progetti potenziali.
Cosa puoi fare quando padroneggi Python per la data science?
1. Crea straordinarie visualizzazioni e dashboard personalizzate
Tra gli strumenti più semplici ma efficaci da padroneggiare in Python ci sono le librerie per la visualizzazione dei dati e la creazione di dashboard. Python amplia enormemente le possibilità nella visualizzazione dei dati. Librerie come matplotlib, seaborn e plotly ti permettono di creare visualizzazioni robuste, complesse e altamente personalizzabili, in grado di far risaltare qualsiasi presentazione o grafico. Inoltre, padroneggiando il pacchetto Dash, potrai creare applicazioni web di dashboard estremamente ricche, distribuirle e condividerle con i colleghi, a costo zero.
Come iniziare
- Corso: Introduzione alla visualizzazione dei dati con Seaborn
- Corso: Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib
- Corso: Introduzione alla visualizzazione dei dati con Plotly in Python
- Corso: Creare dashboard con Dash e Plotly
- Percorso di competenze: Data Visualization with Python
2. Automatizza flussi di lavoro ripetitivi di manipolazione dati
Molti compiti che coinvolgono i dati prevedono una serie di passaggi ripetitivi, svolti su base giornaliera o settimanale. Un ottimo esempio è la previsione nella supply chain, dove gli analisti effettuano previsioni settimanali seguendo una sequenza di passaggi di manipolazione dei dati e semplici tecniche di forecasting.
Python ti permette di creare script che possono essere eseguiti e pianificati automaticamente, se combinati con un po' di conoscenza della riga di comando. Inoltre, grazie alle funzioni, puoi racchiudere compiti complessi di manipolazione dei dati solitamente eseguiti sui dataset e adattarli leggermente alle tue esigenze, invece di ricreare l'analisi da zero.
Come iniziare
- Corso: Scrivere funzioni in Python
- Corso: Manipolazione dei dati con pandas
- Corso: Ingegneria del software per data scientist in Python
- Percorso di carriera: Python Programmer
3. Accelerare i flussi di lavoro di analisi finanziaria
Python è uno degli strumenti più utilizzati nei mondi della finanza e del fintech. Professionisti in tutto il mondo sfruttano Python per attività come analisi di portafoglio, gestione quantitativa del rischio, modellazione del rischio di credito, forecasting e altro ancora.
I solidi pacchetti di Python per la finanza offrono una suite di strumenti per affrontare i problemi sopra citati e non solo. Inoltre, combinando l'automazione con i compiti finanziari, potrai accelerare qualsiasi flusso di lavoro di analisi finanziaria.
Come iniziare
- Corso: Introduzione al risk management di portafoglio in Python
- Corso: Gestione quantitativa del rischio in Python
- Corso: Modellazione del rischio di credito in Python
- Percorso di competenze: Applied Finance in Python
4. Crea applicazioni intelligenti con il machine learning
Una delle principali killer feature di Python sono le sue librerie di machine learning, ricche e complete. Scikit-learn è il pacchetto standard per il machine learning nel settore ed è utilizzato dalla maggior parte dei data scientist. Padroneggiare scikit-learn e il machine learning ti permetterà di costruire modelli predittivi come modelli di churn dei clienti, sistemi di raccomandazione di film e altro ancora.
Inoltre, librerie di deep learning come TensorFlow, Keras e PyTorch sono i motori alla base di casi d'uso di machine learning straordinari, come auto a guida autonoma, chatbot intelligenti e altre applicazioni cognitive.
Come iniziare
- Corso: Machine learning con scikit-learn
- Corso: Apprendimento non supervisionato in Python
- Corso: Introduzione al deep learning in Python
- Corso: Elaborazione di immagini con Keras in Python
- Percorso di carriera: Machine Learning Scientist with Python
Conosciuto come il linguaggio di programmazione più versatile, Python è adatto davvero a chiunque, indipendentemente dal percorso di studi o professionale. Che tu sia un data scientist, uno sviluppatore web o software, o anche solo un appassionato di tecnologia, Python is can handle many different tasks.
Come popolare linguaggio di programmazione general-purpose, Python è usato da molte aziende, tra cui NASA, Spotify, Google e JP Morgan. La sua versatilità, la natura open source e la semplicità lo rendono facile da usare per tutti. Se sei curioso di sapere cosa puoi fare una volta padroneggiato Python, abbiamo analizzato più da vicino alcuni progetti potenziali.
Cosa puoi fare quando padroneggi Python per la data science?
1. Crea straordinarie visualizzazioni e dashboard personalizzate
Tra gli strumenti più semplici ma efficaci da padroneggiare in Python ci sono le librerie per la visualizzazione dei dati e la creazione di dashboard. Python amplia enormemente le possibilità nella visualizzazione dei dati. Librerie come matplotlib, seaborn e plotly ti permettono di creare visualizzazioni robuste, complesse e altamente personalizzabili, in grado di far risaltare qualsiasi presentazione o grafico. Inoltre, padroneggiando il pacchetto Dash, potrai creare applicazioni web di dashboard estremamente ricche, distribuirle e condividerle con i colleghi, a costo zero.
Come iniziare
- Corso: Introduzione alla visualizzazione dei dati con Seaborn
- Corso: Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib
- Corso: Introduzione alla visualizzazione dei dati con Plotly in Python
- Corso: Creare dashboard con Dash e Plotly
- Percorso di competenze: Data Visualization with Python
2. Automatizza flussi di lavoro ripetitivi di manipolazione dati
Molti compiti che coinvolgono i dati prevedono una serie di passaggi ripetitivi, svolti su base giornaliera o settimanale. Un ottimo esempio è la previsione nella supply chain, dove gli analisti effettuano previsioni settimanali seguendo una sequenza di passaggi di manipolazione dei dati e semplici tecniche di forecasting.
Python ti permette di creare script che possono essere eseguiti e pianificati automaticamente, se combinati con un po' di conoscenza della riga di comando. Inoltre, grazie alle funzioni, puoi racchiudere compiti complessi di manipolazione dei dati solitamente eseguiti sui dataset e adattarli leggermente alle tue esigenze, invece di ricreare l'analisi da zero.
Come iniziare
- Corso: Scrivere funzioni in Python
- Corso: Manipolazione dei dati con pandas
- Corso: Ingegneria del software per data scientist in Python
- Percorso di carriera: Python Programmer
3. Accelerare i flussi di lavoro di analisi finanziaria
Python è uno degli strumenti più utilizzati nei mondi della finanza e del fintech. Professionisti in tutto il mondo sfruttano Python per attività come analisi di portafoglio, gestione quantitativa del rischio, modellazione del rischio di credito, forecasting e altro ancora.
I solidi pacchetti di Python per la finanza offrono una suite di strumenti per affrontare i problemi sopra citati e non solo. Inoltre, combinando l'automazione con i compiti finanziari, potrai accelerare qualsiasi flusso di lavoro di analisi finanziaria.
Come iniziare
- Corso: Introduzione al risk management di portafoglio in Python
- Corso: Gestione quantitativa del rischio in Python
- Corso: Modellazione del rischio di credito in Python
- Percorso di competenze: Applied Finance in Python
4. Crea applicazioni intelligenti con il machine learning
Una delle principali killer feature di Python sono le sue librerie di machine learning, ricche e complete. Scikit-learn è il pacchetto standard per il machine learning nel settore ed è utilizzato dalla maggior parte dei data scientist. Padroneggiare scikit-learn e il machine learning ti permetterà di costruire modelli predittivi come modelli di churn dei clienti, sistemi di raccomandazione di film e altro ancora.
Inoltre, librerie di deep learning come TensorFlow, Keras e PyTorch sono i motori alla base di casi d'uso di machine learning straordinari, come auto a guida autonoma, chatbot intelligenti e altre applicazioni cognitive.
Come iniziare
- Corso: Machine learning con scikit-learn
- Corso: Apprendimento non supervisionato in Python
- Corso: Introduzione al deep learning in Python
- Corso: Elaborazione di immagini con Keras in Python
- Percorso di carriera: Machine Learning Scientist with Python
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