Settimana 1 Programmazione in Python e Fondamenti della Scienza dei Dati

Settimana 1 Programmazione in Python e Fondamenti della Scienza dei Dati

 

Unisciti a VoAGI con il nostro percorso Back to Basics per iniziare una nuova carriera o rinfrescare le tue competenze in data science. Il percorso Back to Basics è diviso in 4 settimane con una settimana bonus. Speriamo che tu possa utilizzare questi blog come guida al corso.

Nella prima settimana, impareremo tutto su Python, la manipolazione dei dati e la visualizzazione.

  • Giorno 1-3: Python Essenziale per gli Aspiranti Data Scientist
    • Un’introduzione al ruolo di Python nella data science.
    • Una guida adatta ai principianti sulla sintassi di Python, i tipi di dati e le strutture di controllo.
    • Esercizi di codifica interattiva per consolidare la comprensione.
  • Giorno 4: Svelando le Strutture Dati di Python
    • Scopri le strutture dati fondamentali di Python con la nostra guida passo passo. Imparerai liste, tuple, dizionari e set – ognuno con esempi pratici e la loro importanza nel processo dei dati.
  • Giorno 5-6: Calcolo Numerico Pratico con NumPy e Pandas
    • Scopri il potere di NumPy e Pandas per l’analisi numerica e la manipolazione dei dati, inclusi applicazioni reali ed esercizi pratici.
  • Giorno 7: Tecniche di Pulizia dei Dati con Pandas
    • Dotati delle competenze essenziali per la pulizia dei dati utilizzando Pandas.

Cominciamo.

 

Iniziare con Python per la Data Science

 

Settimana 1 – Parte 1: Iniziare con Python per la Data Science

Una guida per principianti per configurare Python e comprendere il suo ruolo nella data science.

Generative AI, ChatGPT, Google Bard: queste sono probabilmente molte delle parole che hai sentito negli ultimi mesi. Con questa agitatione, molti di voi stanno pensando di entrare nel settore tecnologico, come la Data Science.

Le persone provenienti da ruoli diversi vogliono mantenere il loro lavoro, quindi cercheranno di sviluppare le loro competenze per adattarsi al mercato attuale. Si tratta di un mercato competitivo e stiamo vedendo sempre più persone interessate alla Data Science, con migliaia di corsi online, bootcamp e Master disponibili nel settore.

 

Python: Sintassi, Tipi di Dati e Strutture di Controllo

 

Settimana 1 – Parte 2: Python: Sintassi, Tipi di Dati e Strutture di Controllo

Vuoi imparare Python? Inizia oggi stesso familiarizzando con la sintassi di Python, i tipi di dati supportati e le strutture di controllo.

Sei un principiante che vuole imparare a programmare con Python? In tal caso, questo tutorial adatto ai principianti è per te, per familiarizzare con le basi del linguaggio. Questo tutorial ti presenterà la sintassi di Python, piuttosto amichevole in inglese. Imparerai anche a lavorare con diversi tipi di dati, istruzioni condizionali e cicli in Python.

Se hai già Python installato nel tuo ambiente di sviluppo, avvia un REPL di Python e scrivi il codice insieme. Oppure, se vuoi saltare l’installazione e iniziare subito a codificare, ti consiglio di andare su Google Colab e di codificare insieme.

 

Iniziare con le Strutture Dati di Python in 5 Passaggi

 

Settimana 1 – Parte 3: Iniziare con le Strutture Dati di Python in 5 Passaggi

Questo tutorial copre le strutture dati fondamentali di Python – liste, tuple, dizionari e set. Impara le loro caratteristiche, casi d’uso ed esempi pratici, tutto in 5 passaggi.

Se vuoi implementare la soluzione a un problema unendo insieme una serie di comandi nei passaggi di un algoritmo, a un certo punto, sarà necessario elaborare i dati e le strutture dati diventeranno essenziali.

Tali strutture dati forniscono un modo efficiente per organizzare e archiviare i dati e sono fondamentali per creare codice modulare veloce, che possa svolgere funzioni utili e adattarsi bene alla scala. Python, un particolare linguaggio di programmazione, ha una serie di strutture dati integrate.

 

Introduzione a Numpy e Pandas

 

Settimana 1 – Parte 4: Introduzione a Numpy e Pandas

Una guida introduttiva all’uso di Numpy e Pandas per il calcolo numerico e la manipolazione dei dati in Python.

Se stai lavorando su un progetto di data science, i pacchetti Python faciliteranno la tua vita poiché avrai bisogno solo di poche righe di codice per effettuare operazioni complesse, come la manipolazione dei dati e l’applicazione di modelli di machine learning/deep learning.

Quando inizi il tuo percorso di data science, è consigliabile iniziare imparando due dei pacchetti Python più utili: NumPy e Pandas. In questo articolo, stiamo introducendo queste due librerie. Iniziamo!

 

Pulizia dei dati con Pandas

 

Settimana 1 – Parte 5: Pulizia dei dati con Pandas

Un tutorial passo passo per principianti che li guiderà attraverso il processo di pulizia e preelaborazione dei dati utilizzando la potente libreria Pandas.

I nostri dati spesso provengono da risorse multiple e non sono puliti. Potrebbero contenere valori mancanti, duplicati, formati errati o indesiderati, ecc. Eseguire esperimenti su questi dati disordinati porta a risultati errati.

È quindi necessario preparare i dati prima che vengano forniti al tuo modello. Questa preparazione dei dati, identificando e risolvendo gli errori potenziali, le imprecisioni e le incongruenze, viene definita pulizia dei dati.

 

Teoria e tecniche di visualizzazione dei dati

 

Settimana 1 – Parte 6: Teoria e tecniche di visualizzazione dei dati

Scoprire i segreti su come osservare il nostro mondo basato sui dati.

In un panorama digitale dominato da big data e algoritmi complessi, si potrebbe pensare che la persona comune si perda in un oceano di numeri e dati. Non è così?

Eppure, il ponte tra i dati grezzi e le informazioni comprensibili risiede nell’arte della visualizzazione dei dati. È la bussola che ci guida, la mappa che ci orienta e l’interprete che decodifica la massa di dati che incontriamo quotidianamente.

Ma qual è la magia di una buona visualizzazione? Perché una visualizzazione illumina mentre un’altra confonde?

 

Creazione di visualizzazioni con Matplotlib e Seaborn

 

Settimana 1 – Parte 7: Creazione di visualizzazioni con Matplotlib e Seaborn

Impara le basi della visualizzazione dei dati con il pacchetto Python.

La visualizzazione dei dati è essenziale nel lavoro sui dati poiché aiuta le persone a capire cosa succede con i nostri dati. È difficile assimilare le informazioni direttamente in forma grezza, ma la visualizzazione susciterebbe l’interesse e l’engagement delle persone. Ecco perché imparare la visualizzazione dei dati è importante per avere successo nel campo dei dati.

Matplotlib è una delle librerie di visualizzazione dei dati più popolari di Python perché è molto versatile e puoi visualizzare praticamente tutto da zero. Puoi controllare molti aspetti della tua visualizzazione con questo pacchetto.

D’altra parte, Seaborn è un pacchetto di visualizzazione dei dati Python che si basa su Matplotlib. Offre un codice a livello superiore molto più semplice con vari temi integrati nel pacchetto. Il pacchetto è ottimo se desideri una rapida visualizzazione dei dati con un bell’aspetto.

 

Conclusione

 

Congratulazioni per aver completato la settimana 1! ??

Il team di VoAGI spera che il percorso Back to Basics abbia fornito ai lettori un approccio esaustivo e strutturato per padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati.

La settimana 2 verrà pubblicata la prossima settimana, lunedì – rimanete sintonizzati!

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** è una scienziata dei dati e una scrittrice tecnica freelance. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial sulla scienza dei dati e conoscenze teoriche di base sulla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Un’appassionata studentessa, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecnologiche e le sue capacità di scrittura, aiutando nel frattempo a guidare gli altri.