Il programma, prima della promessa.
Python from Zero to Hero raccoglie 11 sezioni, tra cui Python from zero to hero e Data Scientist Starter Kit / Il Data Scientist. La proposta può interessare a chi cerca questi argomenti in un percorso organizzato. Per scegliere, confronta la sequenza delle lezioni con il tuo obiettivo e valuta il tempo disponibile insieme alle condizioni di accesso.
A chi si rivolge
- Chi sta valutando Python from Zero to Hero e vuole confrontare gli argomenti del programma con le proprie esigenze.
- Chi cerca un percorso di Data Masters e vuole verificare struttura e condizioni di accesso prima di scegliere.
Cosa puoi imparare
- Tra gli argomenti del percorso: «Survey Pre-Corso Python from zero to hero».
- Tra gli argomenti del percorso: «Introduzione a Python - 5:52».
- Tra gli argomenti del percorso: «Installazione di Python - 7:28».
- Tra gli argomenti del percorso: «Installazione di python e configurazione dei virtualenv su Mac OS».
Come è strutturato il programma
Il programma è suddiviso in 11 sezioni. Tra i titoli presenti: Python from zero to hero; Data Scientist Starter Kit / Il Data Scientist; Data Scientist Starter Kit / Cheatsheets; Data Scientist Starter Kit / Data Engineering con Numpy. Il catalogo elenca 114 contenuti, di cui 100 con video e 103 con materiale testuale associato. I due conteggi possono sovrapporsi: il materiale testuale può accompagnare una lezione video e non rappresenta necessariamente una risorsa aggiuntiva distinta.
Python from zero to hero43 contenuti
- Survey Pre-Corso Python from zero to hero
- Introduzione a Python - 5:52
- Installazione di Python - 7:28
- Installazione di python e configurazione dei virtualenv su Mac OS
- Gestione dei Site Packages con Pip e Virtualenv - 23:15
- Espressioni e Variabili - 19:26
- Controlli di Flusso: booleani e if⁄else - 16:44
- Loop: Cicli For - 11:05
- Loop: Cicli While - 6:24
- Strutture Dati: Liste - 9:52
- Strutture Dati: Tuple - 12:17
- Strutture Dati: Dictionary - 7:08
- Strutture Dati: Set - 8:17
- Rappresentazione dei Dati: Charset ed Encoding - 19:50
- Stringhe, Encoding e Decoding - 21:37
- Rappresentazione dei Dati: lo standard IEEE 754 e i numeri reali - 11:08
- Aritmetica Floating Point in Python - 16:50
- Funzioni - 20:49
- Gestione dei File - 24:21
- Mutability in Python - 25:14
- Altri 23 contenuti: consulta il programma completo su Guruflix.
Data Scientist Starter Kit / Il Data Scientist4 contenuti
- Cos'è la Data Science - 5:00
- Come viene utilizzata la Data Science nelle Aziende - 2:52
- Differenze tra un Data Scientist e un Data Analyst - 9:12
- Cosa troverai nel Data Scientist Starter Kit - 1:50
Data Scientist Starter Kit / Cheatsheets4 contenuti
- Cheatsheet Python
- Cheatsheet NumPy
- Cheatsheet Pandas
- Cheatsheet Matplotlib & Seaborn
Data Scientist Starter Kit / Data Engineering con Numpy13 contenuti
- Introduzione a NumPy e creazione di Ndarray - 23:41
- Operatori Aritmetici e Funzioni Matematiche - 21:00
- Operatori Logici e di Confronto - 17:46
- Indici e Slicing - 12:51
- Iterare un Ndarray - 14:55
- Lavorare con le Shape - 10:20
- Unione di Ndarray - 13:36
- Split di un Array - 9:51
- Copia - 10:00
- All, Any, Where - 11:22
- Ordinamento e Filtraggio - 11:23
- Statistica - 7:31
- Test Numpy
Data Scientist Starter Kit / Data Engineering con Pandas15 contenuti
- Cos’è Pandas - 11:27
- Series e Dataframe - 7:17
- Indicizzazione e Ordinamento - 14:45
- Selezione Dati e Statistiche - 7:31
- Raggruppamento Dati - 7:17
- Funzioni - 8:54
- Trattare i Dati Mancanti - 9:29
- Combinare più Dataframe e Series - 10:33
- Serie Temporali - 16:17
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 1 - 23:09
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 2 - 5:34
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 3 - 16:43
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 4 - 13:14
- Esercitazione Data Exploration e Preprocessing su Dataset Netflix Parte 5 - 5:40
- Test Pandas
Data Scientist Starter Kit / Data Engineering con SciKit-Learn7 contenuti
- Intro a SciKit-Learn
- Dataset Standard e Sintetici - 21:15
- Normalizzazione e Standardizzazione - 12:55
- Codifica One-Hot - 8:49
- Split Dataset e Convalida Incrociata - 10:32
- Tuning Automatico degli Iperparametri - 15:13
- Test SciKit-Learn
Data Scientist Starter Kit / Data Visualization11 contenuti
- Intro alla Data Visualizaton
- Scatterplot e Barplot - 9:09
- Customizzazione Grafici - 16:19
- Immagini e Heatmap - 12:35
- Torte e Violini - 8:09
- Subplot - 17:39
- Pairplot - 5:20
- Pairgrid - 4:37
- Esercitazione Data Visualization sul Climate Change - 52:36
- Esercitazione Data Exploration su Dataset Spotify - 62:31
- Test Data Visualization
Data Scientist Starter Kit / Esercitazione Hero Level - Data Engineering & Visualization per E-commerce6 contenuti
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 1 - 5:49
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 2 - 6:05
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 3 - 10:34
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 4 - 7:30
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 5 - 10:29
- Esercitazione Data Engineering & Data Visualization per E-commerce - Parte 6 - 9:49
Data Scientist Starter Kit / Introduzione al Machine Learning6 contenuti
- Cos’è il Machine Learning - 6:19
- I Campi di Applicazione del Machine Learning - 3:47
- Classificazione degli Algoritmi di Machine Learning - 7:53
- il Processo di Implementazione del Machine Learning - 6:52
- Introduzione all’Algebra Lineare per Sviluppatori - 15:09
- Test Machine Learning
Data Scientist Starter Kit / Machine Learning: i primi passi e la Regressione Lineare4 contenuti
- La Regressione Lineare - 4:03
- La Funzione di Costo - 5:04
- Esercitazione sulla Regressione Lineare - 18:34
- Test Regressione Lineare
Data Scientist Starter Kit / Test Finale DSSK1 contenuto
- Resources
Il programma è mostrato in estratto, con un massimo di 30 sezioni e 20 contenuti per sezione. I conteggi nella scheda si riferiscono all’intero catalogo del corso.
Durata, livello e prerequisiti
La durata complessiva dei video è 27 ore e 49 minuti, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 100 video del programma. Il livello non è dichiarato e non può essere dedotto con certezza dal titolo. La lingua indicata è «italiano». Il tempo necessario per applicare gli argomenti dipende dalle conoscenze iniziali e dalle attività previste, che il catalogo non quantifica.
Prima di iniziare
- I prerequisiti non sono specificati in un campo dedicato del catalogo. Verifica con il fornitore le conoscenze iniziali e gli eventuali strumenti necessari.
Punti forti e aspetti da verificare
Cosa emerge dal programma
- Sono visibili 11 sezioni del programma: puoi confrontarne i temi prima di scegliere.
- Il percorso comprende 100 video, un formato che permette di organizzare lo studio in sessioni separate.
Limiti e informazioni mancanti
- Il livello non è dichiarato: i titoli delle lezioni da soli non dimostrano quanto il corso sia introduttivo o avanzato.
- I prerequisiti e gli strumenti necessari non sono specificati: chi parte da zero deve verificare la preparazione richiesta.
- Le condizioni di accesso non sono dettagliate: durata della disponibilità e servizi inclusi restano da chiarire.
Acquisto, noleggio o abbonamento?
Il prezzo riportato nel catalogo è 5,00 €; non è specificato a quale formula di accesso si riferisca. Per valutare la convenienza servono la formula disponibile, la durata dell'accesso, le eventuali condizioni di rinnovo e il costo totale. Un accesso lungo può essere utile per riprendere le lezioni; uno temporaneo richiede di pianificare lo studio nel periodo incluso. Il catalogo riporta inoltre 27,00 € come prezzo originale. Non documenta data, provenienza, licenza o formula di quel riferimento: il confronto non prova uno sconto attuale o l'equivalenza delle condizioni.
Le domande da farsi
Che cosa include il programma di Python from Zero to Hero?
Il catalogo elenca 11 sezioni, tra cui Python from zero to hero; Data Scientist Starter Kit / Il Data Scientist; Data Scientist Starter Kit / Cheatsheets; Data Scientist Starter Kit / Data Engineering con Numpy. I titoli descrivono gli argomenti dichiarati; consulta il programma completo per il dettaglio delle lezioni.
Sono disponibili durata, livello e prerequisiti?
La durata complessiva dei video è 27 ore e 49 minuti, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 100 video del programma. Il livello non è dichiarato. I prerequisiti vanno verificati nella scheda del fornitore.
Conviene acquistare, noleggiare o abbonarsi?
Il catalogo riporta 5,00 € senza specificare la formula di accesso. Per stabilire la convenienza servono i prezzi e le condizioni delle formule effettivamente disponibili per questo corso.
Quali informazioni servono prima di iniziare?
Verifica le conoscenze iniziali richieste, gli strumenti da utilizzare e gli eventuali costi esterni. Chiarisci anche se l'accesso include supporto o feedback e per quanto tempo i materiali restano disponibili.