Data Visualization

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Intermediate

In questa sezione, verranno esplorati i fondamenti di Python, familiarizzazione con l'ambiente di lavoro, esecuzione di semplici operazioni matematiche e visualizzazione dei risultati.

In questa sezione scoprirai come salvare elementi come numeri e testo nella memoria del computer e recuperarli tramite un nome. Inoltre, riceverai un'introduzione alla manipolazione del testo in Python.

In questa sezione, esplorerai il tipo di dato booleano e apprenderai come viene utilizzato per sviluppare programmi che reagiscono a determinate condizioni.

In questa sezione continuerai ad approfondire i tipi di dati e scoprirai come organizzare vari attributi in una singola variabile utilizzando liste, tuple e dizionari.

In questa sezione, apprenderai come creare cicli in Python — una competenza essenziale per iterare su liste, tuple e dizionari.

Per concludere questo corso introduttivo, esplorerai alcune funzioni integrate e poi inizierai a sviluppare le tue.

In questa sezione, esploreremo i fondamenti delle strutture Series e DataFrame. Imparerai anche le differenze tra questi due tipi di strutture.

I dati possono essere ottenuti in vari formati, come CSV, JSON, SQL, HTML e altri. Con Pandas, non sei limitato a un solo formato: puoi lavorare con dati provenienti da una moltitudine di tipi di file. In questo capitolo, ci concentreremo specificamente sui formati CSV e TXT.

Qui, imparerai come elaborare i dati grezzi rimuovendo le informazioni superflue e gestendo i valori nulli in un dataset.

Explore the structure of an HTML file, learn how to load it efficiently, and gain practical skills in working with the data it contains.

Explore the basics of Beautiful Soup to extract data from HTML documents. Learn how to navigate the structure of HTML, access specific elements, and work with their child elements to build a strong foundation in web scraping.

Master working with element attributes and content using Beautiful Soup. Gain the skills to extract specific information, search elements by attribute values, and use advanced techniques to efficiently parse and analyze HTML data.

In this section, we will be introduced to the very basics of matplotlib - creating empty Figure and Axes, how to build a line plot, display multiple lines on one plot, add a legend, customize line type, and so on...

In this section, we will learn about other chart types, such as bar plots, histograms, box plots, how to set necessary parameters and customize them.

In this section, we will learn the scatter plots - one of the easiest ways to discover the relationships in your data.

In this section, we will learn about the seaborn library and build our first plot! We will also learn about the friendship between the pandas and the Seaborn.

We continue learning plots with Seaborn.\n\nYou will learn some more new plots and even build 3-variable plot!

Plots seem so boring without customization...\nIn this section, we will learn how to make our plots perfectly styled!!