Python per la scienza dei dati: dalle basi all'avanzato

La richiesta di data scientist qualificati con una solida conoscenza dei linguaggi di programmazione sta aumentando in modo esponenziale. Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati. Oltre ad essere facile da imparare e implementare, ha una vasta gamma di applicazioni nello sviluppo web e di giochi. Questo corso ti insegna i concetti di programmazione in Python e come possono essere applicati per manipolare e analizzare i dati. Inizia introducendo l'ambiente Jupyter Notebook in cui scriverai il tuo codice. Proseguendo, ti verrà insegnato come usare le celle di markdown per aggiungere immagini, testo e link al tuo codice. Imparerai a conoscere le variabili, l'indentazione e come commentare il tuo codice affinché gli altri programmatori lo comprendano. Inoltre, il corso mostra come lavorare con diversi tipi di dati in Python come elenchi, dizionari, set e tuple e come

Successivamente, il materiale esplora le varie dichiarazioni decisionali in Python come le «istruzioni if», le «istruzioni else», le «istruzioni else-if», nonché i «cicli for» e i «while loop». Le funzioni sono un ottimo modo per risparmiare tempo e fatica nella scrittura di programmi per computer perché sono un insieme di istruzioni che possono essere utilizzate ripetutamente per eseguire un'attività specifica quando vengono richieste. In questo corso, creerete una funzione che converte la scala di temperatura da Celsius a Fahrenheit e poi la richiamerete per l'esecuzione. Gli studenti comprenderanno la differenza tra la funzione di stampa e le istruzioni return, nonché la parola chiave AWS Lambda e la relativa sintassi. Questo corso gratuito di Python ti ha anche insegnato come iterare e utilizzare il concetto di nidificazione per accedere ad altre funzioni e variabili. Imparerai la doppia indicizzazione e come selezionare un elemento specifico da un elenco o da un dizionario

Le librerie Python svolgono un ruolo importante nella scienza dei dati in quanto aiutano a eliminare la necessità di scrivere programmi da zero. La parte finale si concentra su due librerie Python chiave, NumPy e Pandas, che facilitano l'ordinamento, la manipolazione e l'analisi di un set di dati. Il materiale mostra come creare e modellare un array usando NumPy e come selezionare elementi da un set di dati utilizzando le tecniche di indicizzazione e suddivisione di NumPy. Verranno esaminate le varie funzioni di NumPy che servono a scopi diversi. Quindi, l'attenzione si sposta su Pandas, dove acquisirai una comprensione approfondita di come progettare ed esaminare i dati grezzi. Questo corso è il tuo trampolino di lancio verso una carriera nella scienza dei dati, poiché ti guida attraverso le basi dell'applicazione di Python alla scienza dei