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Struttura del corso
Fondamenti di Python per le attività dati
- Installazione di Python e configurazione dell'ambiente di sviluppo
- Fondamenti del linguaggio: variabili, tipi di dati, strutture di controllo
- Scrittura ed esecuzione di semplici script Python
Gestione dei file: CSV ed Excel
- Letture e scritture di file CSV utilizzando il modulo csv e Pandas
- Operazioni su file Excel utilizzando openpyxl/xlrd e Pandas
- Esercitazioni pratiche: automazione delle conversioni di file
Introduzione a Pandas
- Fondamenti di DataFrame: creazione, indicizzazione, selezione e filtraggio
- Operazioni di aggregazione e raggruppamento
- Comuni operazioni di pulizia: valori mancanti, duplicati e conversioni di tipo
Introduzione a Polars
- Concetti di Polars e caratteristiche prestazionali rispetto a Pandas
- Operazioni di base su DataFrame in Polars
- Esempio di caso d'uso: quando scegliere Polars rispetto a Pandas
Trasformazione avanzata dei dati (Livello intermedio)
- Join complessi, funzioni su finestre e operazioni di pivot in Pandas
- Persuasive efficienti di elaborazione dei dati con Polars
- Catena di operazioni e ottimizzazione dell'utilizzo della memoria
Automazione dei processi con Python
- Scrittura di script per automatizzare attività ripetitive e passi ETL
- Pianificazione degli script con scheduler di sistema operativo o scheduler di attività
- Logging, gestione degli errori e notifiche
Confezionamento degli script e migliori pratiche
- Creazione di eseguibili con PyInstaller o strumenti simili
- Strutturazione del progetto, ambienti virtuali e gestione delle dipendenze
- Fondamenti di controllo versione e documentazione dei flussi di lavoro
Mini-progetto pratico
- Attività completa: lettura di file grezzi, pulizia e trasformazione dei dati, generazione di output
- Automazione del flusso di lavoro e confezionamento come script eseguibile o eseguibile
- Riscontro e miglioramenti basati sul feedback dei pari
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti di programmazione o volontà di apprendere
- Familiarità con l'uso della riga di comando o del terminale per l'installazione dei pacchetti
- Esperienza nell'utilizzo di fogli di calcolo (CSV/Excel)
Pubblico target
- Analisti dei dati e personale operativo che automatizza i compiti legati ai dati
- Ingegneri analitici che cercano script ETL leggeri
- Professionisti interessati a flussi di lavoro pratici basati su Python
14 ore
Recensioni (2)
tutto era perfetto
Florin Vrincianu
Corso - Python Programming Fundamentals
Traduzione automatica
Gli esercizi pratici correlati al contenuto aiutano davvero a comprendere meglio ogni argomento. Inoltre, lo stile di inizio lezione con una presentazione teorica e continuazione con esercizi pratici è buono e utile per collegare il materiale presentato inizialmente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Corso - Introduction to Data Science and AI using Python
Traduzione automatica