Sappiamo tutti che i dati sono ovunque. Ogni clic sulla nostra app mobile o sul nostro sito Web preferito viene registrato e ogni sensore nel mondo crea un flusso costante di dati. Quasi tutte le azioni che eseguiamo nel mondo fisico vengono tradotte in un modo o nell'altro in un formato digitale sotto forma di dati. I dati sono la principale fonte di energia che guida diverse organizzazioni e societĂ commerciali in tutto il mondo. Queste aziende utilizzano i dati per gestire e ottimizzare le loro operazioni quotidiane e migliorare e inventare nuovi tipi di prodotti e servizi. I dati vengono creati ovunque e la sfida Ăš come utilizzarli efficacemente in molteplici casi d'uso e dimensioni. La scienza dei dati Ăš uno dei campi piĂč interessanti del settore hi-tech e sta guadagnando slancio in varie applicazioni. Ă un campo interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, algoritmi e metodi di visualizzazione per estrarre conoscenze e approfondimenti dai dati. Di conseguenza, un numero crescente di aziende Ăš alla ricerca di data scientist, ingegneri di dati ed esperti di machine learning per sviluppare prodotti, funzionalitĂ e progetti che li aiutino
a sfruttare la potenza dei dati.
Python Ăš potente, veloce, facile da imparare e uno dei linguaggi di programmazione piĂč popolari per la gestione di progetti di data science. Python sarĂ il nostro punto di partenza mentre entriamo nel lato pratico della scienza dei dati. Ha un enorme elenco di librerie di data science pronte a dare il via a qualsiasi progetto. Dimostriamo la sintassi di base di Python, incluso l'uso di variabili, stringhe, elenchi, dizionari, funzioni, classi, istruzioni if/for-loop e molto altro. Inoltre, spieghiamo come installare e utilizzare il popolare strumento JupyterLab per creare notebook Jupyter. I notebook Jupyter vengono utilizzati per registrare le fasi di elaborazione dei dati end-to-end eseguite su dati grezzi e vengono inoltre utilizzati per
presentare e condividere i risultati ottenuti con altre persone.
Dopo aver acquisito le conoscenze di base e l'esperienza con i fondamenti di Python, continueremo il nostro slancio esplorando panda, una libreria Python essenziale per la scienza dei dati. La libreria software pandas Ăš scritta per il linguaggio di programmazione Python per la manipolazione e l'analisi dei dati. Esegue molte delle operazioni piĂč basilari mentre lavora con dati grezzi, tra cui caricamento, salvataggio, ispezione e analisi, pulizia, normalizzazione e molto altro. Scopri come utilizzare la libreria panda per caricare set di dati di grandi dimensioni da file CSV, organizzare la struttura e il contenuto dei dati in una visualizzazione tabellare ed eseguire l'analisi e l'esplorazione iniziali dei dati. Quindi esegui la pulizia e la trasformazione dei dati come fase di pre-elaborazione prima di passare alla visualizzazione dei dati o all'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico. Allora, cosa stai aspettando? Iscriviti oggi e inizia il tuo viaggio per diventare un data scientist! Questo corso non Ăš stato aggiornato con l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa, come
ChatGPT.
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