Un’introduzione ai concetti base di Python. Impara a utilizzarlo in modo interattivo e tramite script. Crea le tue prime variabili e familiarizza con i tipi di dati base di questo linguaggio.

Ciao Python!

Il tuo primo codice Python

Python come calcolatrice

Variabili e tipi

Assegnazione delle variabili

Calcoli con variabili

Altri tipi di variabili

Operazioni con altri tipi

Nozioni di base di Python

Chapter 1

Impara a memorizzare, accedere e manipolare dati nelle liste: il primo passo per lavorare in modo efficiente con grandi quantità di dati.

Liste in Python

Creare una lista

Creare liste con tipi diversi

Lista di liste

Sottoinsiemi di liste

Dividi (in sottoinsiemi) e conquista

Slicing and dicing

Sottoinsiemi di liste di liste

Come gestire le liste

Sostituire elementi da una lista

Ampliare una lista

Rimuovere elementi da una lista

Come funzionano le liste

Chapter 2

Imparerai a usare funzioni, metodi e pacchetti per sfruttare in modo efficiente il codice scritto da sviluppatori Python di grande talento. L'obiettivo è ridurre la quantità di codice necessaria per risolvere problemi complessi!

Funzioni

Funzioni familiari

Aiuto!

Argomenti multipli

Metodi

Metodi delle stringhe

Metodi delle liste

Metodi delle liste (2)

Pacchetti

Importare un pacchetto

Importazione selettiva

Diversi modi per importare

Funzioni e pacchetti

Chapter 3

NumPy è un pacchetto Python fondamentale per fare data science in modo efficiente. Impara a usare i potenti strumenti degli array NumPy e inizia a esplorare i dati.

NumPy

Il tuo primo array NumPy

L’altezza dei giocatori di baseball

Effetti collaterali di NumPy

Sottoinsieme di array NumPy

Array NumPy 2D

Il tuo primo array NumPy 2D

Dati sul baseball in formato 2D

Sottoinsieme di array NumPy 2D

Aritmetica 2D

NumPy: Statistiche di base

Media vs. mediana

Esplorare i dati sul baseball

Chapter 4 MLB (baseball)

FIFA (soccer)

Python è un linguaggio di programmazione general-purpose che sta diventando sempre più popolare nella data science. Le aziende di tutto il mondo lo utilizzano per ottenere informazioni dai propri dati e guadagnare un vantaggio competitivo. A differenza di altri tutorial, questo corso si concentra sull’uso di Python applicato specificamente alla data science. Qui imparerai metodi efficaci per archiviare e manipolare i dati, oltre a scoprire strumenti utili per iniziare a condurre le tue analisi. Inizia subito il corso online di Python di DataCamp.

<h2>Introduzione a Python</h2> 
Python è diventato il leader nel mondo dei linguaggi di programmazione e il preferito dai data analyst e dai data scientist. La richiesta di competenze nel campo dei dati sta aumentando perché le aziende vogliono ricavare informazioni utili dai propri dati.
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<h2>Scopri le basi di Python</h2> 
Questo è un corso Python per principianti, pensato per chi non ha mai usato Python prima. È perfetto anche se non hai nessuna esperienza di programmazione. Imparerai le basi di Python, capendo le funzioni e le applicazioni più comuni e di uso quotidiano, come usare Python come calcolatrice, capire le variabili e i tipi e creare elenchi Python. La prima metà di questo corso ti prepara a usare Python in modo interattivo e ti insegna come salvare, accedere e manipolare i dati usando uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo.
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<h2>Scopri le funzioni e i pacchetti di Python</h2> 
La seconda parte del corso inizia con una panoramica su come usare funzioni, metodi e pacchetti per usare il codice scritto da altri sviluppatori Python. Essendo un linguaggio open source, Python ha un sacco di pacchetti e librerie già pronti che puoi usare per risolvere i tuoi problemi.
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<h2>Inizia a usare NumPy</h2> 
NumPy è un pacchetto Python fondamentale per la scienza dei dati. Finirete questo corso imparando a usare alcuni degli strumenti più popolari nell'array NumPy e inizierete a esplorare i dati in Python.

Scopri come usare Python per la scienza dei dati in questo corso di quattro ore.

Introduzione a Python

Scienziato dei dati associato  in Python

Analista dati  in Python

Fondamenti di dati in Python

Sottoinsiemi di liste di liste

Introduzione a Python

Istruzioni dell'esercizio

Esercizio pratico interattivo