Exploratory data analysis con Python
Chloe Haddad
Corso online di Exploratory data analysis con Python – guida pratica passo passo
Exploratory data analysis con Python
Dalla teoria alla pratica
Il corso di Exploratory data analysis con Python si sviluppa in 89 pagine e 10 capitoli. Esplorerai dataset nuovi usando Pandas e Seaborn per comprendere distribuzioni, correlazioni e anomalie rapidamente. Troverai script, configurazioni e progetti funzionanti, una parte dedicata a bug e configurazioni sbagliate e un riepilogo alla fine di ogni capitolo. Lo leggi dal browser, al tuo ritmo, con l'abbonamento Corsando da 11,99 € al mese.
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Cosa imparerai
- Conoscere i principi chiave di Exploratory data analysis con Python
- Scegliere con criterio l'ambiente di lavoro e gli strumenti
- Applicare un metodo passo per passo ottenendo risultati ripetibili
- Riconoscere ed evitare bug e configurazioni sbagliate
- Realizzare un piccolo progetto completo da mettere in portfolio
Questo corso è adatto a principianti che preferiscono imparare facendo.
Indice del corso
10 capitoli · 89 pagine · 6h di studio
- 01
Exploratory data analysis con Python: definizioni e campo d'azione
Definizioni essenziali, ambiti di applicazione e cosa aspettarsi dal percorso.
- 02
Strumenti e preparazione
Come predisporre l'ambiente di lavoro e gli strumenti prima di iniziare a lavorare.
- 03
Concetti chiave: Exploratory data analysis con Python
Le idee centrali della materia, ciascuna con un esempio svolto.
Questo manuale è pronto per essere sbloccato
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- 04
Primi esercizi guidati
Mettere in pratica subito quanto visto, con script, configurazioni e progetti funzionanti.
- 05
Tecniche e varianti: Exploratory data analysis con Python
Varianti e accorgimenti per passare da un lavoro improvvisato a uno curato.
- 06
Cosa può andare storto: Exploratory data analysis con Python
I problemi più frequenti (bug e configurazioni sbagliate) e le soluzioni più efficaci.
- 07
Casi pratici commentati: Exploratory data analysis con Python
Situazioni reali analizzate dall'inizio alla fine, con le scelte motivate.
- 08
Livello successivo: Exploratory data analysis con Python
Tecniche avanzate per chi ha consolidato le basi.
- 09
Routine e metodo di lavoro: Exploratory data analysis con Python
Abitudini e strumenti per mantenere i risultati nel tempo.
- 10
Il tuo progetto completo: Exploratory data analysis con Python
Una consegna pratica guidata: un piccolo progetto completo da mettere in portfolio.
Stai valutando altri titoli? Leggi la guida ai corsi di Data & Analytics con il percorso consigliato.
Domande sul corso
Serve esperienza per iniziare il corso di Exploratory data analysis con Python?
Il livello indicato è «Principiante»: il corso è adatto a principianti che preferiscono imparare facendo.
Posso leggere il corso di Exploratory data analysis con Python da smartphone?
Sì, il corso di Exploratory data analysis con Python si legge dal browser su computer, tablet e smartphone e ti riporta sempre alla pagina in cui eri rimasto.
Cosa è incluso nell'abbonamento oltre al corso di Exploratory data analysis con Python?
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Recensioni
4.1(12)Gli esercizi su dataset nuovi usando Pandas e Seaborn mi hanno aiutato a fissare i concetti. L'ho usato subito su un progetto di lavoro. Vale l'abbonamento.
Le prime lezioni un po' lente, poi diventa davvero utile. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero.
i quiz alla fine di ogni lezione sono utilissimi per capire se hai capito davvero. l'ho usato subito su un progetto di lavoro. ne inizio subito un altro.
Cercavo un corso serio di questo tipo e "Exploratory data analysis con Python" è stato perfetto. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero.
Prima di "Exploratory data analysis con Python" non sapevo da dove iniziare, ora ho le idee chiare. Le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato. Vale l'abbonamento.
avrei voluto qualche esempio in più su dataset nuovi usando pandas e seaborn, ma nel complesso buono. promosso.
Buono, anche se avrei approfondito di più la parte avanzata.
mi interessava soprattutto dataset nuovi usando pandas e seaborn e non sono rimasto deluso. consigliato.
Sull'argomento avevo letto di tutto online, ma con exploratory data analysis con Python finalmente c'è un ordine logico. Vale l'abbonamento.
Exploratory data analysis con Python: corso chiaro, pratico e senza fronzoli. L'ho usato subito su un progetto di lavoro. Grazie!
Lo consiglio a chi parte da zero, soprattutto per dataset nuovi usando Pandas e Seaborn. L'ho usato subito su un progetto di lavoro.
la parte su dataset nuovi usando pandas e seaborn è spiegata benissimo, con esempi veri. l'ho usato subito su un progetto di lavoro.
Immagine di copertina: ESO · CC BY 4.0 · Wikimedia Commons