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Corso

Introduzione alla Data Science in Python

BasicLivello di competenza

Aggiornato 11/2025

Inizia il corso gratis

PythonProgramming

4 h

13 video

44 Esercizi

3,700 XP

490K+

Attestato di conseguimento

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Prova per il Business

Descrizione del corso

Inizia il tuo percorso nella Data Science! Anche se non hai mai scritto una riga di codice, potrai seguire questo corso e scoprire la potenza di Python per fare Data Science. Userai i dati per risolvere il mistero di Bayes, il Golden Retriever rapito, e nel frattempo prenderai confidenza con la sintassi di base di Python e con moduli di Data Science molto usati come Matplotlib (per grafici e diagrammi) e pandas (per i dati tabellari).I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video. Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse. Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sull’avviso dei crediti CPE sulla destra.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo corso

1

Prime mosse con Python

Benvenuto nel fantastico mondo dell’analisi dei dati in Python! In questo capitolo imparerai le basi della sintassi di Python, caricherai i primi moduli e userai le funzioni per ottenere un elenco di sospetti per il rapimento di Bayes, il Golden Retriever pluripremiato di DataCamp.

Immergiti in Python

Importare moduli Python

Correggere un import non funzionante

Creare variabili

Creare un float

Creare stringhe

Correggere gli errori nelle stringhe

Nomi di variabili validi

Divertiamoci con le funzioni

Carica un DataFrame

Correggere un errore di funzione

A caccia di sospetti

Inizia il capitolo

2

Caricare i dati in pandas

In questo capitolo imparerai a usare una potente libreria Python: pandas. pandas ti permette di leggere, modificare e cercare insiemi di dati tabellari (come fogli di calcolo e tabelle di database). Esaminerai i movimenti con carta di credito dei sospetti per vedere se qualcuno ha fatto acquisti sospetti.

Che cos'è pandas?

Caricare un DataFrame

Ispezionare un DataFrame

Selezionare le colonne

Due metodi per selezionare le colonne

Correggere gli errori di selezione delle colonne

Altri errori nella selezione delle colonne

Selezionare righe con la logica

Verifiche logiche

Selezionare i cuccioli scomparsi

Restringere la lista dei sospetti

Inizia il capitolo

3

Creare grafici con Matplotlib

Preparati a visualizzare i tuoi dati! Creerai grafici a linee con un altro modulo Python: Matplotlib. Usando i grafici a linee, analizzerai la frequenza delle lettere del messaggio di riscatto e diversi campioni di grafia per individuare il rapitore.

Creare grafici a linee

Lavoro intenso

O stai facendo finta?

Aggiungere testo ai grafici

Aggiungere una legenda

Aggiungere etichette

Aggiungere testo flottante

Stilizzare i grafici

Monitorare le statistiche sulla criminalità

Giocare con gli stili

Identificare il rapitore di Bayes

Inizia il capitolo

4

Tipi di grafici diversi

In questo capitolo finale imparerai a creare tre nuovi tipi di grafici: scatter plot, bar chart e istogrammi. Userai questi strumenti per scoprire dove si nasconde il rapitore e salvare Bayes, il Golden Retriever.

Creare uno scatter plot

Grafici con i dati del cellulare

Modificare uno scatter plot

Creare un grafico a barre

Crea un semplice grafico a barre

Dove è finito il tempo?

Creare un istogramma

Modificare gli istogrammi

Eroi con gli istogrammi

Riepilogo del salvataggio

Inizia il capitolo

Introduzione alla Data Science in Python

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completato

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