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La visualizzazione dei dati o Data Visualization è una competenza fondamentale per gli aspiranti data scientist. Matplotlib semplifica la creazione di grafici significativi e intuitivi. In questo capitolo imparerai a costruire diversi tipi di grafici e a personalizzarli per renderli visivamente più chiari e facili da interpretare.
Esercizio in corso
Scopri il dizionario, un'alternativa alla lista in Python, e il DataFrame di pandas, lo standard più usato per gestire dati tabellari. Metterai in pratica la creazione e la manipolazione di set di dati e imparerai ad accedere facilmente alle informazioni all’interno di queste strutture.
La logica booleana è alla base del processo decisionale nei programmi Python. Scoprirai i diversi operatori di confronto, come combinarli con gli operatori booleani e come utilizzare i risultati booleani nelle strutture di controllo. Imparerai inoltre a filtrare i dati nei DataFrame di pandas applicando la logica booleana.
Ci sono diverse tecniche che puoi utilizzare per eseguire ripetutamente il codice Python. I cicli <i>while</i> sono simili a condizioni <i>if</i> ripetute, mentre i cicli <i>for</i> iterano su qualsiasi tipo di struttura dati. Scopri tutto su di loro in questo capitolo.
Questo capitolo ti permetterà di mettere in pratica tutti i concetti appresi nel corso. Userai tecniche statistiche da “hacker” per calcolare le probabilità di vincere una scommessa. Sfrutta generatori di numeri casuali, cicli e Matplotlib per ottenere un vantaggio competitivo!