Le attività relative ai dati richiedono molto tempo, sono noiose e ripetitive, tra cui la pulizia, la normalizzazione e la visualizzazione dei dati. Grazie a Pandas, tali attività possono essere eseguite abbastanza rapidamente, con una certa automazione. In questo corso, ti verrà insegnato come padroneggiare la libreria Pandas nella programmazione Python. Come imparerai, Pandas ha vari usi, che vanno dall'esplorazione di un set di dati archiviato nel tuo computer all'estrazione in un DataFrame (una tabella, ad esempio). Con Pandas, puoi calcolare statistiche ed eseguire calcoli come la media, la mediana, la variazione standard e il minimo e il massimo di ogni colonna della tabella. Questo corso evidenzierà come una colonna della tabella è correlata a un'altra colonna della stessa tabella. Con Pandas, è anche possibile pulire i dati rimuovendo i valori mancanti o anche utilizzando alcuni criteri e filtrando righe e colonne

Continuando, imparerai un fatto essenziale sui panda. I dati puliti vengono archiviati e trasformati in un valore separato da virgole, in un altro file o in un altro database. Tutto questo è possibile perché Pandas è uno strumento aperto di analisi e manipolazione dei dati. Inoltre, è anche veloce, potente e flessibile, il che porta a un'automazione inevitabile. La base dell'automazione in Pandas è la programmazione in Python. Perché Python viene utilizzato per la libreria Pandas? Python è un linguaggio unico che consente di lavorare rapidamente e integrare i sistemi in modo più efficiente. Utilizzi la programmazione Python nello sviluppo web, nello sviluppo di GUI (interfaccia utente grafica) e nello sviluppo di software. Quando segui questo corso, devi avere una certa esperienza nell'uso di Python. Senza avere una buona padronanza di questo linguaggio di programmazione, dovresti almeno conoscere le basi, tra cui tuple, dizionari ed elenchi. La conoscenza delle funzioni e delle iterazioni è altamente raccomandata, insieme alla familiarità

Pandas fornisce numerosi metodi che aiutano enormemente ad accelerare l'analisi dei dati e il processo di esplorazione. Questo corso ne copre molti, alcuni dei quali sono la profilazione e il DataFrame. Essendo un modulo Python open source, Pandas profiling consente di effettuare analisi esplorative dei dati seguendo poche righe di codice. Ciò contribuisce a farvi risparmiare il grosso lavoro di visualizzazione o comprensione della distribuzione relativa di ciascuna variabile. Un altro metodo importante è Pandas DataFrame. Come un foglio di calcolo in Excel, un DataFrame è una struttura di dati composta da colonne e righe. Di solito si utilizzano i DataFrame nella scienza dei dati, in particolare nell'apprendimento automatico. Questo corso sarà senza dubbio utile agli studenti che hanno un'ottima padronanza di Python e sono interessati alla scienza dei dati. Inoltre, i professionisti specializzati nella gestione della scienza dei dati con una solida conoscenza di Python trarranno beneficio da