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Programmazione Python con Notebook - Livello Avanzato

Categoria Data, database e analytics

Programmazione Python con Notebook - Livello Avanzato

Descrizione del Corso: Questo corso avanzato fornisce un approfondimento delle tecniche di programmazione in Python utilizzando Jupyter Notebook. È rivolto a chi ha già esperienza con Python e desidera acquisire competenze avanzate per l'analisi dati, la creazione di interfacce interattive e l'integrazione con database e servizi web.

Obiettivi del Corso

Approfondire le tecniche avanzate di Pandas

Comprendere l’integrazione tra Python e SQL

Creare interfacce grafiche interattive con iPyWidget

Utilizzare iteratori e il modulo Time per la gestione del tempo

Esplorare strumenti di reportistica interattiva

Sviluppare servizi web con Flask

Conoscere le basi di Spark per il processamento distribuito

Struttura del Corso

Modulo 1: Pandas – Tecniche Avanzate

Accessor Method

Manipolazione di date e tempo (Calendar e Time Manipulation)

Ristrutturazione dei DataFrame (melt, pivot, transpose, stack, unstack)

GroupBy e MultiIndex

Modulo 2: Python e SQLLite

Introduzione a SQLite

Interazione tra Python e SQL

Esempi pratici di utilizzo

Modulo 3: Interfaccia Grafica per Python Notebook

Introduzione a iPyWidget

Creazione di interfacce interattive

Modulo 4: Python Iterator

Cos’è un iteratore?

Funzionamento e sintassi

Esempi pratici

Modulo 5: Python Time Module

Funzioni contenute nei moduli Time e DateTime

Gestione del tempo nei programmi Python

Modulo 6: Esposizione dei Risultati EDA

Strumenti di reportistica statica e interattiva

Introduzione a Dash

Modulo 7: Flask e Web Services

Introduzione a Flask

Creazione di Web Services con Flask

Esposizione di una classe Python su Web

Modulo 8: Cenni su Spark

Introduzione a Apache Spark e PySpark

Creazione e gestione di RDD e DataFrame

Tecniche di analisi dei dati con PySpark

Operazioni avanzate su DataFrame: aggregazioni, filtraggio e trasformazioni

Prerequisiti: Conoscenza di base della programmazione in Python e delle librerie Pandas e NumPy.

Materiale Didattico

Dispense e slide del corso

Esercizi pratici e notebook di esempio

Risorse online di approfondimento

Durata del Corso: 3 giorni da 7 ore ciascuno.