Struttura del corso

Introduzione

  • Python Versatilità: dall'analisi dei dati al web crawling

Python Strutture e operazioni dei dati.

  • Numeri interi e float
  • Stringhe e byte
  • Tuple ed elenchi
  • Dizionari e dizionari ordinati
  • Set e set surgelati
  • Frame di dati (panda)
  • Conversioni

Programmazione orientata agli oggetti con Python

  • eredità
  • polimorfismo
  • Classi statiche
  • Funzioni statiche
  • Decoratori
  • Altro__________

Analisi dei dati con Pandas

  • Pulizia dei dati
  • Utilizzo di dati vettoriali nei panda
  • Organizzazione dei dati
  • Ordinamento e filtraggio dei dati
  • Operazioni di aggregazione
  • Analisi delle serie temporali

Data Visualization

  • Tracciare diagrammi con matplotlib
  • Usare matplotlib dall'interno dei panda
  • Creazione di diagrammi di qualità
  • Visualizzazione dei dati nei notebook Jupyter
  • Altre librerie di visualizzazione in Python

Vettorizzazione dei dati in Numpy

  • Creazione di array Numpy
  • Operazioni comuni sulle matrici
  • Utilizzo di ufuncs
  • Visualizzazioni e trasmissioni su array Numpy
  • Ottimizzare le prestazioni evitando i loop
  • Ottimizzazione delle prestazioni con cProfile

Elaborazione di Big Data con Python

  • Creazione e supporto di applicazioni distribuite con Python
  • Archiviazione dei dati: utilizzo dei database SQL e NoSQL
  • Elaborazione distribuita con Hadoop e Spark
  • Scalabilità delle applicazioni

Estensione di Python (e viceversa) con altre lingue

  • C#
  • Giava
  • C++
  • Perl
  • Altri

Python Programmazione multi-thread

  • Moduli
  • Sincronizzazione
  • Priorità

Data Serialization

  • Python serializzazione degli oggetti con Pickle

Programmazione dell'interfaccia utente con Python

  • Opzioni del framework per la creazione di GUI in Python
  • Tkinter
  • Pyqt

Python Per lo scripting di manutenzione

  • Generazione e intercettazione corretta delle eccezioni
  • Organizzazione del codice in moduli e pacchetti
  • Informazioni sulle tabelle dei simboli e accesso alle tabelle nel codice
  • Scelta di un framework di test e applicazione di TDD in Python

Python per il Web

  • Pacchetti per l'elaborazione web
  • Ricerca per indicizzazione del Web
  • Analisi di HTML e XML
  • Compilazione automatica dei moduli web

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Esperienza di programmazione da principiante a intermedio.
  • Conoscenza della matematica e della statistica.
  • Conoscenza dei concetti relativi alle basi di dati.

Pubblico

  • Gli sviluppatori
 28 ore

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