Python: dalle Basi all'Analisi Dati

Impara Python da zero fino al Machine Learning: dalle basi all'analisi dati e primi algoritmi con NumPy, Pandas, Seaborn e Scikit-Learn.

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  • Ultimo aggiornamento 02/2026
  • Italiano
  • Max 5 per corso
  • Certificato finale

Cosa imparerai e Prerequisiti del Corso:

Il mondo della Data Science e del Machine Learning si sta rapidamente affermando come una competenza sempre più rilevante nel mercato del lavoro. Questo corso completo ti accompagnerà dalle basi di Python fino all'uso professionale delle librerie per l'analisi dati e i primi algoritmi di machine learning, con un approccio pratico e step-by-step.

  • Padroneggiare le basi di Python: variabili, funzioni, cicli e strutture dati fondamentali
  • Creare e manipolare array multidimensionali con NumPy per calcoli scientifici
  • Utilizzare Pandas per gestire, pulire e analizzare grandi dataset in modo efficiente
  • Generare numeri casuali e simulazioni statistiche con NumPy Random
  • Lavorare con Series e DataFrame per strutturare i dati professionalmente
  • Selezionare e filtrare dati usando loc e iloc per estrazioni precise
  • Creare visualizzazioni professionali con Matplotlib e Seaborn per analisi esplorative e comunicare insights
  • Implementare i primi algoritmi di Machine Learning con Scikit-Learn
  • Completare progetti pratici dall'analisi dati ai modelli predittivi

Il corso segue un metodo didattico progressivo con esempi pratici, esercitazioni su dataset reali e progetti applicativi che ti permetteranno di partire da zero e arrivare a competenze di Data Science e Machine Learning immediatamente spendibili nel mondo del lavoro.

  • Prerequisiti del Corso:
  • Nessuna conoscenza precedente di programmazione richiesta
  • Connessione Internet stabile
  • Raccomandato: doppio monitor o tablet per seguire la lezione e riprodurre sul PC gli esercizi pratici
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Cosa sarai in grado di realizzare

All'interno del corso verranno sviluppati progetti sempre differenti. Eccone alcuni realizzati nelle scorse edizioni.

Contenuti del Corso

  • Introduzione a Python e configurazione dell'ambiente di sviluppo
  • Variabili, tipi di dati e operatori fondamentali
  • Strutture di controllo: condizioni, cicli e logica di programmazione
  • Liste, dizionari e strutture dati essenziali per iniziare
  • Esercizi pratici

  • Introduzione a NumPy e importanza nel calcolo scientifico
  • Creazione e accesso agli array NumPy multidimensionali
  • Tecniche di shaping e ristrutturazione degli array
  • Formule matematiche e vettorizzazione per performance ottimali
  • Generazione di numeri casuali e simulazioni con NumPy Random
  • Introduzione alle Series e ai DataFrame di Pandas
  • Creazione e caricamento di DataFrame da diverse fonti dati
  • Prime operazioni di base con i DataFrame
  • Esercizi pratici

  • Selezione avanzata per righe e colonne con loc e iloc
  • Tecniche di pulizia e preprocessing dei dati con Pandas
  • Gestione di dati mancanti e duplicati nei dataset
  • Operazioni di raggruppamento e aggregazione dati
  • Esercizi pratici

  • Introduzione a Matplotlib per la visualizzazione dati
  • Creazione di grafici base: linee, barre e scatter plot
  • Personalizzazione grafica con colori, etichette e titoli
  • Subplot e layout avanzati per report professionali
  • Seaborn per visualizzazioni statistiche professionali
  • Creazione di heatmaps, pairplots e grafici a violino
  • Grafici di distribuzione e correlazione per analisi esplorative
  • Integrazione tra Matplotlib e Seaborn per dashboard avanzate
  • Esercizi pratici

  • Concetti fondamentali del Machine Learning e tipi di apprendimento
  • Installazione e primi passi con Scikit-Learn
  • Preprocessing dei dati per algoritmi di machine learning
  • Algoritmi di classificazione: Decision Tree e Random Forest
  • Algoritmi di regressione lineare e valutazione delle performance
  • Esercizi pratici

  • Progetto integrato: dall'analisi esplorativa al modello predittivo
  • Pulizia e preprocessing di un dataset reale
  • Visualizzazioni avanzate per presentare insights
  • Implementazione e valutazione di un modello di machine learning
  • Esercizi pratici

Prossime Date

  • Standard:
  • 24 Agosto 2026
  • Weekend:
  • Acquista e richiedi una data!

Orari

  • Standard:
  • 9:00 - 13:00 / 14:00 - 17:00
  • Durata: 5 giorni
  • Weekend:
  • Sab   9:00 - 13:00 / 14:00 - 17:00
  • Dom   10:00 - 13:30
  • Durata: 3 weekend

*Tutti gli orari indicati si riferiscono al fuso orario di Roma e Madrid.

Insegnante

Barbara Callegari
Microsoft Certified Trainer

Con oltre dieci anni di esperienza nell'Analisi Dati, Barbara é un'insegnante preparata e pluri certificata, con una solida collaborazione come consulente per aziende di livello nazionale. Ha formato studenti di ogni livello, creando percorsi su misura che rispondono esattamente alle esigenze di ciascun partecipante e alle richieste specifiche dei clienti. I suoi corsi sono pratici e orientati all'operatività reale: non solo teoria, ma strumenti e tecniche applicabili fin da subito nel mondo del lavoro.

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  • Tipologia Corso
  • Date Disponibili
  • IscrittiMax 5
  • LinguaItaliano
  • Durata35 h
  • Certificato
  • Download Materiale

FAQ

Domande Frequenti

Trova le risposte alle domande più frequenti sui corsi.

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Le iscrizioni ai corsi live seguono un sistema a scaglioni con tariffe progressive:
  • Tariffa Early Bird: fino a 30 giorni prima dell'inizio del corso, con sconto del 20%
  • Tariffa Standard: da 30 giorni fino alla chiusura delle iscrizioni
  • Chiusura iscrizioni: 5 giorni prima dell'inizio del corso
Ti consigliamo di iscriverti il prima possibile per usufruire dello sconto Early Bird e assicurarti il posto, considerando che i corsi hanno un numero limitato di partecipanti.

Normalmente non troverai date già disponibili per i corsi serali o quelli nel weekend, poiché queste modalità vengono attivate esclusivamente su richiesta. Se sei interessato, puoi comunque selezionare il corso e procedere con l’iscrizione come per qualsiasi altra tipologia. Una volta completata l’iscrizione, programmerò rapidamente una data, che sarà fissata con almeno 30 giorni di anticipo rispetto all'inizio del corso, così da consentire una pianificazione più agevole per tutti i partecipanti. Questo approccio mi permette di offrire soluzioni flessibili e personalizzate, in base alle reali esigenze degli iscritti.

La politica di cancellazione prevede:
  • Oltre 14 giorni prima dell'inizio: rimborso completo (100%)
  • Da 13 a 7 giorni prima: voucher del valore totale utilizzabile per altri corsi
  • Meno di 7 giorni prima: voucher del 50% del valore
  • Mancata partecipazione senza preavviso: nessun rimborso
Diritto di recesso: il diritto di recesso di 14 giorni non si applica una volta iniziato il corso. Per maggiori dettagli consulta i Termini e Condizioni.

Questo corso è progettato con un approccio estremamente pratico: l'obiettivo è farti acquisire competenze concrete e immediatamente applicabili nel tuo lavoro quotidiano. Non segue il programma dei corsi ufficiali, ma ti permette di padroneggiare lo strumento in modo efficace.

Tuttavia, sono certificata su tutti gli strumenti che insegno (inclusa la qualifica di Microsoft Certified Trainer per i prodotti Microsoft) e sono disponibile anche per erogare corsi ufficiali che preparano specificamente agli esami di certificazione. Se sei interessato a questo percorso, contattami o scrivimi a info@numberslab.net per maggiori informazioni.

Sì, il prezzo che vedi è esattamente quello che pagherai. Non ci sono costi aggiuntivi, tasse o commissioni nascoste. Il prezzo mostrato include tutto: accesso completo al corso, materiale didattico e certificato di partecipazione.

Per la tua comodità, ho inserito FAQ specifiche in ogni sezione del sito, personalizzate in base agli argomenti trattati. Ti consiglio di consultare anche le altre pagine per trovare risposte più dettagliate alle tue domande.

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