Corso di formazione Programmazione in Python

Modulo 1: Funzioni Pandas per il lavoro con DataFrame

• Introduzione a Pandas
  • Strutture di dati fondamentali: Series e DataFrame
• Operazioni su DataFrame
  • Importazione e salvataggio dei dati (CSV, Excel, ecc.)
  • Operazioni di base (selezione, filtraggio, indicizzazione)
• Modifica dei dati
  • Aggiunta, eliminazione di colonne e righe
  • Modifica dei valori in DataFrame
• Aggregazione e raggruppamento dei dati
  • GroupBy
  • Aggregazione, somma, media, ecc.
• Unione e fusione di DataFrame
  • merge, join, concat
• Gestione dei dati mancanti
  • Identificazione dei dati mancanti
  • Metodi per completare i dati mancanti

Modulo 2: Ottimizzazione del tempo di esecuzione del programma

• Introduzione all'ottimizzazione
  • Importanza dell'ottimizzazione in programmazione
• Ottimizzazione del codice
  • Strutture di dati efficienti
  • Evitare calcoli ripetuti
  • Ottimizzazione dei cicli
• Ottimizzazione di Pandas
  • Vettorizzazione delle operazioni
  • Evitare apply e lambda
  • Lavoro con grandi insiemi di dati
• Semplificazione del codice attraverso la creazione di funzioni
  • Creazione e utilizzo di funzioni
  • Refactoring del codice

Modulo 3: Lavoro con la libreria NumPy

• Introduzione a NumPy
  • Importazione della libreria
  • Strutture di dati fondamentali: ndarray
• Operazioni su array
  • Creazione e modifica degli array
  • Indicizzazione e slicing degli array
• Funzioni matematiche e statistiche
  • Operazioni matematiche di base
  • Funzioni statistiche e aggreganti
• Algebra lineare
  • Moltiplicazione di matrici
  • Determinante, matrice inversa
• Lavoro con dati multidimensionali
  • Array 2D, 3D e di dimensioni superiori
  • Trasformazioni della forma degli array
• Integrazione con altre librerie

Modulo 4: Creazione di grafici in Excel con Python

• Introduzione a openpyxl e xlsxwriter
• Creazione di grafici in Excel
  • Creazione di semplici grafici (lineari, a colonne, ecc.)
  • Formattazione dei grafici
• Generazione di grafici come immagini (PNG)
  • Utilizzo di matplotlib per generare grafici
  • Salvataggio dei grafici come file PNG
• Grafici avanzati in Excel
• Automazione dei report
  • Creazione di report automatizzati con grafici
  • Integrazione di Pandas con openpyxl/xlsxwriter