Percorso Preparation for Data Science - Apprentissaggio Online con Certificato

Preparation for Data Science

Intermediate

4.6

1360 reviews

19k+ Learners

Track curriculum encompasses a collection of pivotal courses that provide foundational knowledge and skills essential for a successful journey in the …

219

Chapters

Learning hours

185

Assignments

AI Assistant

Shareable Certificate

Risultati

Track content

Related courses and projects

Testimonianze

Caratteristiche

Prezzi

Risultati

Track content

Related courses and projects

Testimonianze

Caratteristiche

Prezzi

Learning track content

What is Data Science?

Numpy in a Nutshell

Pandas First Steps. Advanced Techniques in Pandas

Probability Theory Basics

Learning Statistics with Python

Probability Theory Mastring

In this section we will get acquainted with what the NumPy library is, as well as learn how to create an array.

What is NumPy?

Function array()

Basic Array Creation Quiz

In this section we will get acquainted with arrays of different dimensions, and understand the difference between them.

1-D Arrays

Mathematical Operations with 1-D Arrays

2-D Arrays

3-D Arrays

Multidimensional Arrays Quiz

In this section we should recall what slices are and learn how to make them for arrays of different dimensions. We shall also learn to refer to elements in an array using their indexes.

Access Array Elements

Match Math Operations

Access 2-D and 3-D Arrays

Match the Slicing

Negative Indexing

Match the Indices

Get One Dimensional Array Using Slice and Only Positive Indexes

Get One Dimensional Array Using Only Negative Indexes

In this section we will learn how to reshape arrays and also how to concatenate an array. Moreover we will learn how to sort an array. Also we will learn about such an interesting method that is often used for arrays, namely: copy().

Creating NumPy Arrays

Manipulating and Indexing

Basic Statistical Operations

Linear Algebra Operations

Reshaping and Stacking

Saving and Loading Arrays to/from Files

Approfondisci i fondamenti della libreria pandas. Impara a creare e manipolare Series e DataFrame, esplora la loro struttura e acquisisci sicurezza nell'esecuzione delle operazioni essenziali sui dati.

Che cos'è Pandas?

Serie

Sfida: Creazione di una Series

DataFrame

Quiz: Creazione di una Series

Quiz: Creazione di un DataFrame

Aggiunta di una Nuova Colonna

Inserimento di una Nuova Colonna

Eliminazione di una Riga/Colonna

Quiz: Associazione delle Funzioni

Lavorare con le Colonne

Quiz: Estrazione delle Colonne

Basi di Iloc[]

Sfida: Utilizzo di iloc[]

Apprendimento delle tecniche di caricamento e gestione dei dati da file CSV e TXT. Acquisizione di esperienza pratica nell'importazione di dataset e nella loro preparazione per analisi successive utilizzando gli strumenti di pandas.

File CSV

File Txt

Quiz: Lavoro con i File

Quiz: Accesso alle Colonne

Apprendere come esplorare, pulire e sintetizzare i dati in modo efficace. Comprendere la gestione dei valori mancanti, l'estrazione di informazioni e l'esecuzione di operazioni statistiche di base con pandas.

Visualizzazione dei Dati

Quiz: Utilizzo di head()

Quiz: head(), tail() e sample()

Esplorazione del Dataset

Nomi delle Colonne e Tipi di Dati

Ricerca dei Valori Nulli

Quiz: Identificazione dei Valori Nulli

Sfida: Eliminazione dei Valori Nulli

Sfida: Riempimento Dei Valori Nulli

Quiz: Valori Nulli

Descrizione dei Dati

Max() e Min()

Quiz: Operazioni Statistiche

Sum() e Count()

Valori Unici

Questa sezione ti insegnerà come visualizzare colonne specifiche tramite i loro titoli o indici. Inoltre, verranno illustrate le modalità di selezione delle righe tramite indici.

Output Dei Colonne per Titolo

Output dei record tramite indice

Selezione di Righe e Colonne Specifiche

Approfondimento sull'Indicizzazione

Familiarizzazione con le Funzioni Lambda

Espansione delle Funzionalità dell'Attributo .iloc[]

Qui imparerai come estrarre dati che soddisfano condizioni specifiche. Inoltre, apprenderai come combinarle e persino crearne di proprie.

Impostazione della Condizione

Selezione Dei Dati in Base a una Condizione

Gestione di Più Condizioni

Rendere il Tuo Codice Elegante

Quiz Sulle Condizioni

In questa sezione, amplierai le tue conoscenze sull'impostazione di diverse condizioni sui dati. Imparerai a verificare se i tuoi dati sono in un elenco definito di valori o compresi tra due valori. Imparerai inoltre come individuare i valori massimi e minimi.

I Dati Sono In...?

Combinare le Tue Conoscenze

Metodo Between

Estrazione di Dati Specifici

Trovare i Valori Più Piccoli di una Colonna

Trovare i Valori Più Grandi di una Colonna

Trovare la Correlazione

Questa sezione è una delle più affascinanti del corso. Qui verrà illustrato come raggruppare i dati in modi diversi. Sarà utile per lavorare come data analyst e ottenere informazioni su gruppi di dati specifici.

Introduzione al Metodo .groupby()

Raggruppamento per Più Colonne

Raggruppamento Complesso

Raggruppamento Avanzato

Gestione delle Tabelle Pivot

Creazione di una Tabella Pivot

Questa sezione è una delle più significative per un data analyst, poiché se i dati contengono valori mancanti o in formato errato, sarà impossibile lavorarci. Pertanto, qui si apprenderà come gestire tali valori inappropriati.

Verifica dei Valori Mancanti

Calcolo del Numero di Valori Mancanti

Cosa Faremo con i Valori NaN?

Come Eliminare Solo i Valori NaN?

Riempimento Dei Valori Mancanti

Gestione delle Variabili Categoriche

Verifica del Tipo di Colonna

Gestione di una Colonna Errata

Rinominare la Colonna

Introduction

DataFrames

Import and Export Files

Filtering the DataFrame

Grouping in Pandas

Data Cleaning

Merging in Pandas

Let's start with some basic definitions and concepts we'll use later. Consider the idea of a function, a numerical sequence, and its sum, and also understand what a coordinate system's basis is.

What is a Function?

What are Number Series?

Sum of Elements of The Series

Challenge: Calculating Sum of Geometric Progression

Vectors and Matrices

The simplest and most commonly used type of relationship is the linear relationship. Linear algebra is a branch of higher mathematics entirely devoted to linear functions and linear spaces. Let's look at some of the most important topics in linear algebra: vectors, matrices, solving linear equations, and solving the spectral problem for matrices.

Numerical Operations on Vectors and Matrices

Challenge: Calculate the Matrix Multiplication Result

Matrix Determinant

Scaling Factor of the Linear Transformation

Challenge: Figures' Linear Transformations

Inversed and Transposed Matrices

System of Linear Equations

Challenge: Solving the Task Using SLE

Eigenvalues and Eigenvectors

Mathematical analysis is a discipline that allows you to analyze functions according to various criteria. Consider how to check numerical sequences for convergence, find the maximum/minimum values of functions, solve nonlinear equations, and use integrals to solve applied problems.

Derivative of the Function

Partial Derivative of the Function

Challenge: Solving Task Using Derivative

Optimization Problem

Challenge: Solving the Optimisation Problem

Gradient Descent Method

Challenge: Optimising Function Of Multiple Variables

We will start our way of learning probability theory by considering some basic definitions and rules: what is a stochastic experiment and random event, what is independence and incompatibility of events in the context of probability theory, what is the probability and how can we calculate probabilities of different elementary events.

Stochastic Experiment and Random Event

Probability and It's Properties

Geometrical Probability

Challenge: Solving the Task Using Geometric Probability

Independence and Incompatibility of Random Events

Conditional Probability

In real-life tasks, we often have to deal with complex relationships and, as a result, calculate probabilities of several events or events that depend on each other. Let's consider how we can do this using probability theory.

Inclusion-Exclusion Principle

Challenge: Solving the Task Using Inclusion-Exclusion Principle

The Multiplication Rule of Probability

Law of Total Probability

Bayes' Theorem

Challenge: Solving the Task Using Bayes' Theorem

To solve many real problems in probability theory, special models have been created that describe a particular situation. Let's consider some of the most used models that can be used to describe some discrete results of stochastic experiments.

Binomial Distribution

Challenge: Solving Task Using Binomial Distribution

Multinomial Distribution

Geometric Distribution

Poisson Distribution

Challenge: Solving Task Using Poisson Distribution

What if the result of a stochastic experiment cannot be described by a discrete value? For this, models that work with continuous values are used. Consider the most popular of these models.

Continuous Uniform Distribution

Exponential Distribution

Challenge: Solving Task Using Exponential Distribution

Gaussian Distribution

Challenge: Solving Task Using Gaussian Distribution

Often we are faced with the task of checking the dependence of the results of different stochastic experiments on each other. Moreover, it is necessary not only to assess the presence of dependencies but also to somehow quantify the degree of dependencies. To solve these problems, we can use covariance and correlation.

What is Covariance?

What is Correlation?

Challenge: Solving the Task Using Correlation

Esplora i principi statistici fondamentali, inclusi i tipi di dati, le misure di tendenza centrale e le principali differenze tra campioni e popolazioni.

Campione vs Popolazione

Valore Mediano di un Numero Pari di Valori

Media o Mediana

Valore della Moda

Quiz Sulle Statistiche Descrittive

Apprendere il calcolo e l'interpretazione di media, mediana e moda utilizzando Python. Eseguire esercitazioni su queste operazioni con pandas per analizzare dataset reali.

Esaminare il Dataset

Calcolo dei Valori della Media e della Mediana con Python

Statistiche con Pandas

Calcolare la Media e la Mediana degli Stipendi

Comprendere come la varianza e la deviazione standard misurano la dispersione dei dati. Calcolo manuale e tramite strumenti Python di entrambe le misure.

Varianza della Popolazione

Varianza Campionaria

Calcolare la Varianza con Python

Deviazione Standard

Deviazione Standard con Python

Calcolo della Varianza e della Deviazione Standard

Esplora come covarianza e correlazione descrivono le relazioni tra variabili. Esercitati nel calcolo e nel confronto di entrambe le metriche in Python.

Covarianza

Correlazione

Quiz su Covarianza e Correlazione

Calcolare Covarianza e Correlazione

Approfondimento sugli intervalli di confidenza per stimare i parametri della popolazione. Utilizzo di NumPy, pandas e librerie di visualizzazione per calcolare e interpretare intervalli con dati reali.

Esplorare il Set di Dati

Intervallo di Confidenza

Calcolo dell'Intervallo di Confidenza con Python

Quiz Sulla Larghezza dell'Intervallo di Confidenza

Calcolare l'Intervallo di Confidenza al 95%

Calcolo Avanzato dell'Intervallo di Confidenza con Python

Abbina le Funzioni

Apprendere i fondamenti del test d'ipotesi e del t-test. Comprendere come progettare, eseguire e interpretare i test utilizzando Python per supportare decisioni basate sui dati.

Che cos'è il t-test

Ipotesi

T-Test Dal Punto Di Vista Matematico

Test a Una Coda e a Due Code

Assunzioni del T-test

Esecuzione di un t-test in Python

Eseguire un t-test

T-Test per Dati Appaiati

Now we will understand some fundamental theoretical concepts which are used in solving real live tasks: absolutely continuous and discrete random variables, probability density function, cumulative distribution function, the characteristics of a random variable, etc.

Course Overview

Absolutely Continuous and Discrete Random Variables

Cumulative Distribution Functions and Probability Density Functions

Characteristics of Random Variables

Random Vectors

Useful Properties of the Gaussian Distribution

Challenge: Detecting Outliers Using 3-Sigma Rule

The limit theorems of probability theory are fundamental laws of probability theory that are often used in practice in a wide variety of areas, such as: building confidence intervals, estimating distribution parameters, providing A/B testings, creating ensembles of ML models, etc. Now we will consider two of the most commonly used: the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem.

Law of Large Numbers

Law of Large Numbers for Bernoulli Process

Challenge: Estimate Mean Value Using Law of Large Numbers

Central Limit Theorem

Challenge: Application of the CLT to Solving Real Problem

When we work with real data we usually do not know from which distribution this data was obtained. In order to determine this, we must be able to correctly estimate the parameters of this distribution and the type of distribution, which we will learn to do in this section.

General population. Samples. Population parameters.

Momentum estimation. Maximum Likelihood Estimation

Challenge: Estimate Parameters of Chi-square Distribution

Unbiased Estimation

Challenge: Checking Bias of An Estimation Using Simulation

Consistent Estimation

Efficient Estimation

Confidence Intervals for Population Parameters

Challenge: Confidence Interval for Exponential Distribution Parameter

We have already learned how to estimate the parameters of the population. But to estimate the parameter, we make an assumption about the population distribution. Can we say that our assumption is correct? How do we prove that the estimated parameters are the real parameters of the population? Can we show that two sets of samples are independent? To answer these questions, it is necessary to consider the concept of hypothesis testing.

What is Statistic Hypothesis? Type 1 and Type 2 Errors

What is P-value?

Comparing Means of Two Different Datasets

Challenge: Using CLT to Compare Mean Values of Non-Gaussian Datasets

Challenge: Resampling Approach to Compare Mean Values of the Datasets

Testing the Hypothesis of Independence of Two Random Variables

Migliora le tue Competenze Tecnologiche!

con fino al 55% di sconto

Features:

*Tracks not included in Pro plan

500+ corsi Top-RatedCopilota AI all'avanguardia

Percorsi di studio personalizzati40+ progetti pratici reali

Senza cancellazione, prima della scadenza del piano scontato selezionato, accetto che Codefinity addebiti automaticamente $104 ogni 3 mesi fino a quando non annulli. Scopri di più sulla politica di cancellazione e rimborso in Termini di abbonamento.

Recommended Courses and Projects

Introduzione a Python

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello, interpretato e di uso generale. A differenza di linguaggi come HTML, CSS e JavaScript, principalmente utilizzati nello sviluppo web, Python si distingue per la sua versatilità in molteplici ambiti, tra cui lo sviluppo software, la data science e lo sviluppo back-end. Questo corso ti guiderà attraverso i concetti fondamentali di Python, fornendoti le competenze necessarie per creare le tue funzioni al termine del programma.

Python Ninja

Benvenuto al Corso Python Ninja! Questo corso coinvolgente e interattivo è progettato per introdurti ai fondamenti della programmazione Python attraverso un gioco divertente ed educativo. Guiderai un ninja attraverso varie sfide, utilizzando Python per controllare i movimenti e interagire con oggetti come il sushi. Partendo dalle basi, imparerai a navigare nella mappa, raccogliere e posizionare il sushi, progredendo gradualmente verso concetti di programmazione più complessi come funzioni, cicli e istruzioni condizionali. Ogni capitolo offre esercitazioni pratiche per rafforzare l'apprendimento, culminando in sfide entusiasmanti che metteranno alla prova le tue competenze. Che tu sia un principiante assoluto o desideri affinare le tue abilità di coding, questo corso offre un'esperienza di apprendimento completa e piacevole. Unisciti a noi e diventa un ninja del coding!

Tipi di Dati in Python

Acquisire una solida comprensione dei principali tipi di dati di Python e imparare a utilizzarli in modo efficace. Esplorare numeri, booleani e stringhe attraverso esercizi pratici ed esempi concreti. Sviluppare sicurezza nell'esecuzione delle operazioni di base e acquisire le competenze fondamentali necessarie per scrivere codice Python pulito ed efficiente.

Strutture Dati Python

Esplora le strutture dati fondamentali del linguaggio di programmazione Python, tra cui liste, dizionari, tuple e set, e apprendi come applicarle efficacemente per risolvere sfide di programmazione reali.

Tutorial sui Cicli in Python

Costruisci fiducia nel padroneggiare i cicli in Python! Inizia con le basi dei cicli for e while e progredisci verso concetti avanzati come cicli annidati, istruzioni di controllo e condizioni dinamiche. Con pratica pratica ed esempi del mondo reale, acquisisci le competenze per scrivere codice efficiente, pulito e potente. Perfetto per principianti e chiunque desideri affinare la propria esperienza in Python!

Flusso di Controllo in Python

Esplora le sfumature dell'operatore condizionale if-else in Python attraverso spiegazioni chiare ed esempi pratici. Rafforza la comprensione con esercizi pratici che consolidano ogni concetto e scopri come utilizzare efficacemente le istruzioni if-elif-else per una gestione decisionale più complessa.

Tutorial Sulle Funzioni in Python

Acquisisci una solida comprensione di come le funzioni influenzano la programmazione in Python. Apprendi la definizione e la chiamata di funzioni, la gestione degli argomenti, il trattamento dei valori di ritorno e la creazione di codice flessibile ed efficiente utilizzando ricorsione ed espressioni lambda.

Introduzione al Machine Learning con Python

L'apprendimento automatico è ormai utilizzato ovunque. Vuoi impararlo anche tu? Questo corso è un'introduzione al mondo del machine learning per apprendere i concetti di base, lavorare con scikit-learn – la libreria più popolare per ML – e realizzare il tuo primo progetto di machine learning. Questo corso è rivolto a studenti con conoscenze di base di Python, Pandas e Numpy.

Basi di NumPy

Sblocca tutto il potenziale della libreria più essenziale di Python per il calcolo numerico, NumPy. Questo corso completo è progettato per portarti da una conoscenza da principiante a un livello avanzato di competenza in NumPy. Che tu sia un data scientist, un ingegnere, un ricercatore o uno sviluppatore, padroneggiare NumPy è fondamentale per una manipolazione efficiente dei dati, il calcolo scientifico e il machine learning.

Functional Programming Concepts in Python

In this course, you will learn advanced topics such as function arguments, iterators, generators, closures, and decorators. Dozens of practice exercises will help you grasp these topics.

Programmazione Strutturale in Python

Acquisizione di competenze pratiche nella gestione dei moduli e delle importazioni in Python per una gestione efficiente del codice. Padronanza delle tecniche avanzate di gestione degli errori per applicazioni più affidabili, automazione delle operazioni sui file con la gestione dei file e apprendimento di strategie di testing robuste con Pytest e Unittest per garantire l'integrità del codice.

Analisi di Test A/B

Nel mondo degli affari, prendere decisioni basate su dati concreti piuttosto che sull'intuizione può essere la chiave del successo. Questo corso si concentra su una tecnica fondamentale: l'analisi dei dati di test A/B. Il fulcro del corso è un progetto in cui condurrai un'analisi dettagliata di un test A/B. Questo progetto, che potrai inserire nel tuo CV, è ospitato su Codefinity, permettendoti di perfezionarlo continuamente e dimostrare la tua crescente competenza.

Discover more Learning Tracks

traccia

Sviluppo Web con C#

Principiante

SQL da Zero a Eroe

Principiante

Fondamenti di C++

Principiante

Sviluppo di Giochi con Unity

Principiante

Diventa uno Sviluppatore React

Intermedio

Fondamenti di Java

Principiante

Sviluppo Web Full Stack

Principiante

Fondamenti Dello Sviluppo Frontend

Principiante

Padroneggiare la Visualizzazione dei Dati

Intermedio

Padronanza del Machine Learning

Intermedio

Padronanza di C++

Avanzato

Java Web

Avanzato

Perché le Persone Scelgono Codefinity

Web Developer

Kwizera Mugisha

The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Senior Business Analyst

Sherry Barnes-Fox

My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style". The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Accounts Payable Specialist

Bill Wagner

I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

IT Support Specialist

Daniel Chinea

I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming. Years ago, I would have never thought that I could learn programming in any way, shape or form, and I was able to obtain these certifications and skills with Codefinity.

Technology Project Manager

Steve Bruening

The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Project Manager

Stephanie Chan

As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Step-by-Step to Stellar Results

Ambiente di codifica interattivo

Entra nel nostro ambiente interattivo: scrivi ed esegui il tuo codice con feedback in tempo reale e metriche di successo—impara facendo ad ogni passo.

Supporto potenziato dall'AI

Sfrutta l'assistente AI integrato per spiegare errori, suggerire correzioni o rispondere a qualsiasi domanda sul tuo codice—così rimani produttivo e non ti blocchi mai.

Check your progress

Concludi ogni modulo con un quiz rapido che fornisce feedback immediato, traccia i tuoi progressi e assicura che tu abbia padroneggiato i concetti chiave.

Promote your expertise

Ottieni il tuo certificato riconosciuto dall'industria al completamento e condividilo su LinkedIn con un clic—fai vedere alla tua rete cosa sai fare.

Fidato dai Dipendenti delle Aziende Leader
e Studenti delle Università di Eccellenza

Accesso completo al catalogo

Un abbonamento ti consente di accedere a questo corso e all'intero catalogo di progetti e competenze.

Features:

500+ corsi Top-RatedCopilota AI all'avanguardia

Percorsi di studio personalizzati40+ progetti pratici reali

Prova Codefinity con fiducia – garanzia di rimborso di 30 giorni inclusa

Per darti il benvenuto su Codefinity, offriamo fino a 64% di sconto sui nostri corsi. Inoltre, abbiamo una garanzia di rimborso di 30 giorni, così puoi provarci senza rischi.Non vediamo l'ora di darti il benvenuto sulla nostra piattaforma e ci impegniamo a rendere la tua esperienza di apprendimento facile, interattiva e divertente.

Ready to get started?

Pro

Best intro offer

Ultimate

A complete experience
to kickstart your career

500+ Top-Rated courses

Completion certificates

Early access to new courses

40+ hands-on Real-world projects

Personalized study tracks

Unlimited workspaces

Accedi istantaneamente a 500+ corsi

Apprendimento Illimitato, Accesso ImmediatoOttieni pieno accesso a tutti i corsi e percorsi, inclusi contenuti video, quiz e materiali approfonditi—inizia a imparare in qualsiasi momento.

Certificati Riconosciuti dall'IndustriaOttieni certificati che convalidano la tua esperienza e potenziano la tua carriera in tecnologia, AI, dati, marketing e oltre.

Apprendimento assistito da IAOttieni suggerimenti personalizzati, feedback in tempo reale e spiegazioni potenziate dall'AI per accelerare i tuoi progressi.

In Costante Espansione: Nuovi Corsi e Percorsi di CarrieraRimani avanti con corsi costantemente aggiornati, roadmaps di carriera, sfide e test pratici.

Costruisci Competenze Che ContanoPadroneggia competenze richieste con corsi in AI, data science, programmazione, marketing, automazione, sviluppo web e altro.

Apprendimento Interattivo e Senza Soluzione di ContinuitàCoinvolgiti con progetti pratici, esercizi reali e un'esperienza di apprendimento intuitiva — senza bisogno di strumenti extra.

Sviluppo Web con C#

SQL da Zero a Eroe

Fondamenti di C++

Sviluppo di Giochi con Unity

Diventa uno Sviluppatore React

Fondamenti di Java

Sviluppo Web Full Stack

Fondamenti Dello Sviluppo Frontend

Padroneggiare la Visualizzazione dei Dati

Padronanza del Machine Learning

Padronanza di C++

Java Web

Perché le Persone Scelgono Codefinity

Fidato dai Dipendenti delle Aziende Leader e Studenti delle Università di Eccellenza

Accesso completo al catalogo

Prova Codefinity con fiducia – garanzia di rimborso di 30 giorni inclusa

Accedi istantaneamente a 500+ corsi

Fidato dai Dipendenti delle Aziende Leader
e Studenti delle Università di Eccellenza