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Corso Pandas

Impara a preparare e analizzare dati in Python con Pandas. Organizza le informazioni, gestisci i valori mancanti, combina tabelle e calcola statistiche. Dalle basi di Series e DataFrame alle esercitazioni su dati reali, costruisci un metodo per esplorare e trasformare i dataset.

Cosa imparerai

  • Analisi dati in Python con Pandas
  • Series e DataFrame
  • Selezione e ordinamento dei dati
  • Statistiche e raggruppamenti
  • Dati mancanti e unione di tabelle
  • Serie temporali
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  • Oltre 2000 lezioni su AI e Data
  • Nuovi corsi ogni mese e aggiornamenti futuri inclusi
  • Accedi a tutte le certificazioni senza costi aggiuntivi
  • Supporto diretto con docenti esperti
  • Approfondimenti in diretta con professionisti AI
  • Accedi a un catalogo dal valore di oltre 10.000€

DURATA TOTALE

3 ore di formazione pratica

ACCESSO

Incluso in Data Masters Prime

SUPPORTO DOCENTI

H24 incluso

CERTIFICAZIONE

Da aggiungere al CV e al profilo Linkedin

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Prepara, trasforma e analizza i dati con Pandas

Valori mancanti, informazioni distribuite tra più tabelle, dati da selezionare e raggruppare: prima di analizzare un dataset, devi renderlo utilizzabile. Pandas mette a disposizione strutture e operazioni per affrontare questi passaggi direttamente in Python.

Nel corso impari a lavorare con Series e DataFrame, applicare trasformazioni e calcolare statistiche. Approfondisci la gestione dei dati mancanti, l’unione di tabelle e le serie temporali, per poi combinare queste tecniche nelle esercitazioni di esplorazione e preparazione di un dataset reale.

Inizia ora gratis

  • Analisi dati in Python

    Scopri come usare Series e DataFrame, le strutture di Pandas per organizzare e manipolare dati in Python.

  • Indicizzazione e selezione

    Impara a individuare righe e colonne, filtrare le informazioni e ordinare i dati secondo i criteri dell’analisi.

  • Statistiche e trasformazioni

    Approfondisci statistiche descrittive, raggruppamenti e applicazione di funzioni per sintetizzare e trasformare i dati.

  • Dati mancanti e unione di tabelle

    Scopri come trattare i valori mancanti e combinare più DataFrame e Series per costruire il dataset da analizzare.

  • Serie temporali e pratica su dati reali

    Introduci la gestione dei dati temporali e applica le tecniche del corso nelle esercitazioni di esplorazione e preparazione.

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Ore di formazione erogate
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Certificazioni emesse
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Aziende trasformate

Programma

  • Cos’è Pandas
  • Series e Dataframe
  • Indicizzazione e Ordinamento
  • Selezione Dati e Statistiche
  • Raggruppamento Dati
  • Funzioni
  • Trattare i Dati Mancanti
  • Combinare più Dataframe e Series
  • Serie Temporali
  • Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 1
  • Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 2
  • Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 3
  • Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 4
  • Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 5
Maggiori informazioni
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Cosa saprai fare
al termine del corso

  • 1
    Esplorare i dati con Python e Pandas

    Saprai selezionare, filtrare e ordinare righe e colonne per individuare le informazioni utili alla tua analisi.

  • 2
    Preparare i dati per l’analisi

    Saprai gestire i valori mancanti e applicare funzioni per trasformare i dati e creare nuove colonne.

  • 3
    Combinare informazioni da più tabelle

    Saprai unire DataFrame e Series per raccogliere in un unico dataset le informazioni da analizzare.

  • 4
    Calcolare statistiche e confrontare gruppi

    Saprai ottenere conteggi, medie e riepiloghi per categoria, mettendo in evidenza differenze tra gruppi di dati.

  • 5
    Analizzare serie temporali

    Saprai lavorare con date e serie temporali in Pandas per selezionare periodi ed esaminare l’andamento dei dati.

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Porta l'AI nel tuo lavoro

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Vincenzo Maritati

Vincenzo Maritati

AI Researcher

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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