Impara a esplorare e comunicare i dati con Python. Crea e personalizza grafici per confrontare valori, individuare relazioni e interpretare distribuzioni. Applica tecniche di data visualization a dataset reali per rendere i risultati delle tue analisi più chiari e leggibili.
Cosa imparerai
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Una tabella piena di numeri è difficile da leggere: tendenze, relazioni e anomalie restano nascoste e spiegarle diventa complicato.
Con la data visualization in Python trasformi i dati in grafici che rendono subito visibile quello che conta, per te e per chi deve prendere decisioni.
Nel corso approfondisci le principali tecniche di data visualization con Python: dai grafici per confronti e distribuzioni alle visualizzazioni che mettono in relazione più variabili. Impari a personalizzarle e combini gli strumenti nelle esercitazioni su dataset reali.
Parti da un’introduzione alla visualizzazione dei dati e a come scegliere il grafico adatto a quello che vuoi mostrare.
Approfondisci i grafici per rappresentare relazioni tra variabili numeriche e confrontare valori tra categorie.
Impara a modificare l’aspetto delle visualizzazioni per migliorare la leggibilità e mettere in risalto le informazioni.
Esplora violin plot, grafici a torta e mappe di calore per rappresentare distribuzioni, proporzioni e matrici di valori.
Scopri subplot, pairplot e pairgrid e applicali nelle esercitazioni per osservare più aspetti dello stesso dataset.
Saprai individuare il grafico più adatto alla domanda da esplorare e al messaggio da comunicare.
Saprai evidenziare differenze tra categorie e osservare come si distribuiscono i valori di una variabile.
Saprai esplorare visivamente le associazioni tra variabili e riconoscere andamenti da approfondire nell’analisi.
Saprai personalizzare i grafici per rendere leggibili le informazioni e mettere in evidenza i risultati rilevanti.
Saprai combinare più visualizzazioni per esaminare i dati da prospettive diverse e orientare gli approfondimenti.
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Vincenzo è un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
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