Data Analyst
Questo corso fornisce una formazione completa sull’analisi dei dati con Python. Copre l’introduzione a Colab, i tipi di dati in Python, e i principi di coding per la statistica. Include l’uso di NumPy e Pandas per la manipolazione dei dati, tecniche di data cleaning, e visualizzazione dei dati con matplotlib e seaborn. Il corso conclude con un’introduzione ai modelli statistici. Il corso fornisce un primo percorso completo per le prime analisi statistiche ed un primo approccio alla statistica.
Cosa Imparerai nel corso?
Il corso è progettato per fornire una solida base nell’analisi dei dati utilizzando Python, uno dei linguaggi di programmazione più diffusi in questo campo. La prima parte si concentra sull’uso di Colab e sui tipi di dati in Python, fornendo una comprensione approfondita delle variabili e delle strutture dati fondamentali. Successivamente, il corso esplora i principi del coding applicati alla statistica, offrendo esercizi pratici per rafforzare le competenze acquisite. La sezione sulla manipolazione delle stringhe è trattata in dettaglio e pensata per migliorare la gestione e la analisi dei dati testuali.
La seconda sezione introduce NumPy, una libreria essenziale per il calcolo numerico. Viene spiegato come utilizzare le funzioni di NumPy per eseguire operazioni efficienti su array e matrici. La terza sezione è dedicata a Pandas, un’altra libreria fondamentale per la manipolazione dei dati. Attraverso numerosi esempi pratici, gli studenti imparano a utilizzare le funzioni di Pandas per pulire, trasformare e analizzare i dati.
La quarta parte del corso affronta il Data Cleaning, un passaggio cruciale nell’analisi dei dati. Vengono presentate tecniche per gestire righe e colonne, identificare e rimuovere duplicati, e trattare gli outliers. La quinta sezione introduce la statistica descrittiva, utilizzando le librerie matplotlib e seaborn per la visualizzazione dei dati. Infine, il corso culmina con l’introduzione ai modelli statistici, fornendo agli studenti le competenze necessarie per applicare modelli avanzati nell’analisi dei dati.
Struttura delle lezioni
Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides.
Il percorso di apprendimento solitamente è intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio.
Chi può seguire il corso?
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.
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01. Introduzione
- 01.01. Video di introduzione al corso
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02. Python per l’analisi dei dati
- 02.01. Introduzione a colab e python
- 02.02. Tipi di dati in Python (Parte 1)
- 02.02.Quiz
- 02.03. Tipi di dati in Python (Parte 2)
- 02.03.Quiz
- 02.04. Principi di coding per la statistica (Parte 1)
- 02.04.Quiz
- 02.05. Principi di coding per la statistica (Parte 2)
- 02.05.Quiz
- 02.06. Principi di coding per la statistica (Parte 3)
- 02.06.Quiz
- 02.07. Costruzione e manipolazione di stringhe (Parte 1)
- 02.07.Quiz
- 02.08. Costruzione e manipolazione di stringhe (Parte 2)
- 02.08.Quiz
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03. Introduzione ed uso di NumPy
- 03.01. Introduzione a NumPy
- 03.01.Quiz
- 03.02. Funzioni ed utilizzo (Parte 1)
- 03.02.Quiz
- 03.03. Funzioni ed utilizzo (Parte 2)
- 03.03.Quiz
- 03.04. Funzioni ed utilizzo (Parte 3)
- 03.04.Quiz
- 03.05. Funzioni ed utilizzo (Parte 4)
- 03.05.Quiz
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04. Introduzione ed uso di Pandas
- 04.01. Introduzione a Pandas
- 04.01.Quiz
- 04.02. Funzioni ed utilizzo (Parte 1)
- 04.02.Quiz
- 04.03. Funzioni ed utilizzo (Parte 2)
- 04.03.Quiz
- 04.04. Funzioni ed utilizzo (Parte 3)
- 04.04.Quiz
- 04.05. Funzioni ed utilizzo (Parte 4)
- 04.05.Quiz
- 04.06. Funzioni ed utilizzo (Parte 5)
- 04.06.Quiz
- 04.07. Funzioni ed utilizzo (Parte 6)
- 04.07.Quiz
- 04.08. Funzioni ed utilizzo (Parte 7)
- 04.08.Quiz
- 04.09. Funzioni ed utilizzo (Parte 8)
- 04.09.Quiz
- 04.10. Funzioni ed utilizzo (Parte 9)
- 04.10.Quiz
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05. Data Cleaning
- 05.01. Introduzione e teoria
- 05.01.Quiz
- 05.02. Analisi di frequenze
- 05.02.Quiz
- 05.03. Media
- 05.03.Quiz
- 05.04. Utilizzo della libreria matplotlib
- 05.04.Quiz
- 05.05. Seaborn
- 05.05.Quiz
- 05.06. La matrice di correlazione
- 05.06.Quiz
- 05.07. Pairplot e data visualization
- 05.07.Quiz
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06. Modelli Statistici
- 06.01. Modelli Statistici
- 06.01.Quiz
- 06.02. Quiz Finale
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07. Certificato
- 07.01. Certificato
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