Indice dei contenuti
- Cosa significa “analisi dei dati” (end-to-end)
- Panoramica dei principali linguaggi
- Perché Python è lo standard
- Confronto rapido: quando usare cosa
- Workflow tipo in Python (dall’import al modello)
- Errori comuni dei principianti (e come evitarli)
- Il percorso Davante | CORSICEF: programma del corso
- Modulo 1 — Introduzione alla programmazione
- Modulo 2 — Introduzione a Python
- Modulo 3 — Python per l’analisi dei dati
- Sbocchi professionali
- Come costruire un portfolio che “parla ai recruiter”
Python è oggi considerato il linguaggio di riferimento per chi lavora con i dati. La sua sintassi semplice e leggibile lo rende accessibile anche a chi non ha un background strettamente tecnico, mentre l’ampiezza del suo ecosistema — con librerie come NumPy, pandas, Seaborn e scikit-learn — consente di passare senza soluzione di continuità dalla fase di esplorazione dei dataset alla modellazione e alla produzione di applicazioni.
Non è un caso che, secondo i principali report sul mercato del lavoro, Python abbia superato Java e JavaScript nelle classifiche dei linguaggi più richiesti: aziende di ogni settore cercano professionisti in grado di padroneggiarlo per sviluppare progetti di analisi, machine learning, automazione e cloud.
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Automazione, intelligenza artificiale e cloud stanno trasformando competenze e professioni. In questo scenario, l’analisi dei dati è diventata una skill orizzontale: serve nel marketing come nella manifattura, nella finanza come nella sanità. Fra i linguaggi disponibili, Python si è imposto come standard grazie a un ecosistema maturo e alla sua curva di apprendimento favorevole.
Cosa significa “analisi dei dati” (end-to-end)
- Acquisizione: file CSV/Excel, database SQL/NoSQL, API, sensori/IoT.
- Pulizia: gestione dei null, normalizzazione, deduplica, formati.
- Esplorazione: statistiche descrittive, correlazioni, visualizzazione.
- Modellazione: modelli statistici o ML per previsioni/classificazioni.
- Comunicazione: report, dashboard, notebook ripetibili.
- Distribuzione: script schedulati, API, pipeline su cloud.
Panoramica dei principali linguaggi
- Python: general-purpose con stack dati/ML completo e grande integrazione in produzione.
- R: eccellente per statistica accademica, reportistica e analisi esplorative.
- SQL: base imprescindibile per interrogare e governare i dati nei database.
- Julia: numerico ad alte prestazioni, ancora di nicchia in azienda.
- Scala: forte sui big data (Spark), ma con barriera d’ingresso più alta.
Perché Python è lo standard
- Ecosistema maturo: NumPy (calcolo), pandas (tabelle), Seaborn/Matplotlib (grafici), Statsmodels (statistica), scikit-learn (ML), Jupyter (notebook).
- Produttività: sintassi leggibile, prototipi rapidi che diventano processi affidabili.
- Dal notebook al prodotto: API web, automazioni, integrazione con cloud e strumenti MLOps.
- Open source & portabilità: gira ovunque, ampia compatibilità con librerie C/C++/Java.
- Domanda di mercato: presente in data analytics, data science, machine learning, automazione e backend.
Confronto rapido: quando usare cosa
- Python vs R: R per prototipi statistici e report accademici; Python quando serve scalare, integrare e distribuire.
- Python vs SQL: SQL per estrarre e aggregare; Python per pulizia avanzata, feature engineering e modelli.
- Python vs Julia/Scala: Julia/Scala per nicchie ad alte prestazioni; Python vince per comunità, librerie e hiring pool.
- Approccio ibrido: SQL + Python è spesso la combinazione più produttiva.
Workflow tipo in Python (dall’import al modello)
- Import dati con
pandas.read_*(CSV, Excel, SQL, API). - Data cleaning (missing, outlier, tipi) e feature engineering.
- EDA e grafici con Seaborn per pattern e anomalie.
- Modellazione con scikit-learn o Statsmodels, validazione e metriche.
- Report in Jupyter o dashboard; deploy via script/API.
Errori comuni dei principianti (e come evitarli)
- Niente ambienti dedicati: usa venv/conda per isolare le dipendenze.
- Over-Excel: evita cicli lenti; preferisci vectorization con NumPy/pandas.
- Notebook senza versione: salva su Git, commenta e fissa i seed per la riproducibilità.
- Grafici confusi: etichette, unità, legende e note metodologiche sempre presenti.
Il percorso Davante | CORSICEF: programma del corso
Modulo 1 — Introduzione alla programmazione
- Concetti base della programmazione
- Algoritmi
- Anticipo di programmazione
Modulo 2 — Introduzione a Python
- Primi passi con Python
- Controllo di flusso e strutture dati
- Funzioni e moduli
- Input e classi in Python
Modulo 3 — Python per l’analisi dei dati
- Calcolo scientifico con NumPy
- Elaborazione e analisi con pandas
- Visualizzazione con Seaborn
- Modelli statistici con Statsmodels
Sbocchi professionali
- Programmatore Python (generalista o per il web)
- Data Analyst / Data Scientist
- Apprendimento automatico (ML)
- DevOps e automazione con Python
- Big Data con Python
Sarai pronto a candidarti per posizioni come Programmatore Python generico, Programmatore Python per Data Science, Programmatore Python per il Web, Programmatore Python Big Data e, in generale, per ruoli che richiedono l’uso di questo linguaggio.
Come costruire un portfolio che “parla ai recruiter”
- EDA su un dataset reale con notebook narrativo (problema → insight → raccomandazioni).
- Modello predittivo con metrica chiara (RMSE, F1, AUC) e confronto baseline vs modello.
- Dashboard o breve API che espone un risultato (ad es. previsioni aggiornate settimanalmente).
- Repo su GitHub con README, istruzioni di esecuzione e requirements.txt.
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