Come installare pip su macOS
Per installare pip, il gestore pacchetti Python, su macOS, devi assicurarti di avere
DS-PYT-BAS
- DS-PYT-BAS [cod. 7001]
Fondamenti di Python per la scienza dei dati
Non perdere l'occasione di entrare nell'affascinante mondo della scienza dei dati! Iscriviti oggi al nostro corso "Python Fundamentals for Data Science". Impara dagli esperti, acquisisci competenze essenziali e diventa un esperto in uno dei linguaggi di programmazione più richiesti nel campo della scienza dei dati. Investi ora nel tuo futuro! Ricorda, non si tratta solo di imparare un nuovo linguaggio di programmazione, è il primo passo per trasformare la tua carriera e raggiungere i tuoi obiettivi professionali. Non perdere questa opportunità!
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Contenuti e accesso al corso
Contenuto del corso
DS-PYT-BAS: Prima di iniziare
DS-PYT-BAS: Capitolo 1
DS-PYT-BAS: Capitolo 2
DS-PYT-BAS: Capitolo 3
DS-PYT-BAS: Capitolo 4
Questo corso include
-
Esame di certificazione
DS-PYT-BAS [cod. 7001] - Certificato di approvazione rilasciato da Academy Xperts
- Libro di studio
- Preparazione questionari per capitoli
- Esame di certificazione a costo zero
- Accesso permanente al portale della formazione
- Accesso a tutti i futuri aggiornamenti dei contenuti
Informazioni sul corso online
- Allenatore dal vivo
- Durata 12 ore (3 giorni, 4 ore al giorno)
- Il corso è approvato con un punteggio pari o superiore a 7.5/10 (75%)
- Livello del corso: Base
Prerequisiti
- Conoscenze informatiche di base: come navigare in Internet, scaricare e installare software, gestire file, ecc.
- Matematica di base: comprensione elementare dell'aritmetica e, facoltativamente, dell'algebra.
- Esperienza di programmazione (facoltativa): sebbene non strettamente necessaria, una precedente esperienza in un altro linguaggio di programmazione può essere utile.
Cosa serve per frequentare il corso OnLine
- Connessione Internet di almeno 1 Mbps
- Preferibilmente computer portatile o fisso
- Tablet o cellulare sono un'alternativa
Istruttori DS-PYT-BAS
Wendy Yanez
- Ingegnere telematico
- Sicurezza informatica MSC
- Dottorato di ricerca in Informatica
Obiettivi del corso
Questo corso è progettato per fornire agli studenti una comprensione completa dei fondamenti del linguaggio di programmazione Python, con particolare attenzione alla sua applicazione nella scienza dei dati.
Nel corso di quattro capitoli, agli studenti verranno introdotte le basi di Python, le sue strutture dati, i fondamenti della programmazione e come lavorare con gli array utilizzando Numpy.
Capitolo 1: Nozioni di base su Python
- Presentare agli studenti cos'è Python, le sue principali caratteristiche e applicazioni.
- Fornire informazioni su aspetti più specifici e usi avanzati della lingua.
- Presenta diversi ambienti e strumenti associati a Python.
- Familiarizzare gli studenti con le diverse versioni e librerie di Python.
- Spiegare il modello di esecuzione di Python.
- Fornire una comprensione dei principali tipi di dati in Python, incluse espressioni e variabili.
- Approfondisci le operazioni con le stringhe in Python.
Capitolo 2: Strutture dati in Python
- Introdurre le strutture dati fondamentali in Python: liste, tuple, insiemi e dizionari.
- Fornire dettagli su come questi dati vengono creati, manipolati e accessibili.
- Fornire esempi pratici di utilizzo e applicazione di tali strutture in contesti reali.
Capitolo 3: Fondamenti di programmazione Python
- Familiarizzare gli studenti con i concetti di base della programmazione Python.
- Introdurre le condizioni e il modo in cui influenzano il flusso di un programma.
- Approfondisci il concetto di “ramificazione” o biforcazione per il processo decisionale.
- Spiegare i loop e la loro utilità nell'esecuzione di codice ripetitivo.
- Introdurre il concetto di funzioni e come vengono definite e utilizzate in Python.
- Fornire una comprensione di oggetti e classi, fondamenti della programmazione orientata agli oggetti in Python.
Capitolo 4: Lavorare con gli array Numpy
- Ti presentiamo Numpy, una delle librerie più utilizzate in Python per la gestione dei dati e i calcoli scientifici.
- Spiega ed esercitati con array unidimensionali (array 1d) e array bidimensionali (array 2d) in Numpy.
- Fornire esempi pratici ed esercizi per rafforzare la comprensione delle matrici e la loro manipolazione in contesti di Data Science.
Al termine
Questo corso cerca di fornire una solida base per coloro che desiderano entrare nel mondo della Data Science utilizzando Python come strumento principale.
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