Copertina del corso Python per Data Science: dalle basi al machine learning
Corsando77p

Python per Data Science: dalle basi al machine learning

Raffaele Haddad

Python per Data Science: corso online pratico, dalla teoria all'applicazione

Python per Data Science: dalle basi al machine learning

Impara facendo, passo dopo passo

4.4 77 pagine 13h di studio Raffaele HaddadPrincipiante

Analizzerai dataset complessi e costruirai modelli predittivi usando librerie Python come Scikit-learn e Pandas. Ogni lezione alterna spiegazioni, esempi svolti e procedure da seguire, con un esercizio e la sua soluzione alla fine. Le prime pagine sono gratuite; il resto è incluso nell'abbonamento mensile.

Anteprima gratuita delle prime 2 pagine. Abbonati per seguire tutto il corso.

Cosa imparerai

  • Conoscere i principi chiave di Python per Data Science
  • Organizzare l'ambiente di lavoro e gli strumenti prima di ogni sessione di lavoro
  • Seguire procedure chiare dall'inizio alla fine
  • Correggere da solo bug e configurazioni sbagliate
  • Concludere il corso con un piccolo progetto completo da mettere in portfolio

Questo corso è adatto a chi si avvicina per la prima volta all'argomento.

Indice del corso

10 capitoli · 77 pagine · 13h di studio

  1. 01

    Python per Data Science: le basi da cui partire

    Il vocabolario minimo e i concetti su cui si regge tutto il resto del corso.

  2. 02

    Allestire il lavoro

    Una checklist da seguire ogni volta, dalla preparazione al controllo finale.

  3. 03

    Concetti chiave: Python per Data Science

    Le idee centrali della materia, ciascuna con un esempio svolto.

Questo manuale è pronto per essere sbloccato

Sbloccalo ora insieme agli altri 19.000 corsi del catalogo a 11,99 € al mese. Disdici quando vuoi.

  1. 04

    Primi esercizi guidati: Python per Data Science

    Mettere in pratica subito quanto visto, con script, configurazioni e progetti funzionanti.

  2. 05

    Tecniche principali: Python per Data Science

    Le tecniche più usate, quando sceglierle e come eseguirle correttamente.

  3. 06

    Diagnosi e correzione

    Come individuare bug e configurazioni sbagliate e intervenire con metodo.

  4. 07

    Casi pratici commentati

    Situazioni reali analizzate dall'inizio alla fine, con le scelte motivate.

  5. 08

    Livello successivo: Python per Data Science

    Tecniche avanzate per chi ha consolidato le basi.

  6. 09

    Organizzare la pratica nel tempo

    Un piano per esercitarsi con costanza e misurare i progressi.

  7. 10

    Il tuo progetto completo

    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

Il corso di Python per Data Science include esercizi pratici?

Sì, ogni lezione include esempi svolti e si chiude con un riepilogo e un esercizio pratico con soluzione.

Cosa è incluso nell'abbonamento oltre al corso di Python per Data Science?

Con 11,99 € al mese leggi il corso di Python per Data Science e tutti gli altri corsi di Data & Analytics e del catalogo Corsando, senza vincoli: puoi disdire quando vuoi.

Posso leggere il corso di Python per Data Science da smartphone?

Sì, il corso di Python per Data Science si legge dal browser su computer, tablet e smartphone e ti riporta sempre alla pagina in cui eri rimasto.

Recensioni

4(6)

Lascia un commento su questo corso

I
Ivan

Cercavo un corso serio di questo tipo e "Python per Data Science" è stato perfetto. Le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato.

F
Francesca

Gli esercizi su dataset complessi mi hanno aiutato a fissare i concetti.

M
Michela

Le prime lezioni un po' lente, poi diventa davvero utile. Le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato. Vale l'abbonamento.

G
Giorgio

python per data science: corso chiaro, pratico e senza fronzoli. l'ho usato subito su un progetto di lavoro.

R
Rebecca

lo consiglio a chi parte da zero, soprattutto per dataset complessi.

M
Massimo

mi interessava soprattutto dataset complessi e non sono rimasto deluso. ne inizio subito un altro.

Immagine di copertina: Laserlicht · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons