Scheda tecnica del corso - Python – Corso (Data Science, Machine Learning, Web e Automazione)
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Costo
50,00 €
Solo esame finale
Scheda tecnica del corso
Python – Corso (Data Science, Machine Learning, Web e Automazione)
Codice corso
PYTHON_LA
Durata test
60 min
Soglia di superamento
70%
Emissione
27/05/2026

Descrizione del corso

Il corso Python – Corso (Data Science, Machine Learning, Web e Automazione) offre una formazione completa sul linguaggio Python versione 3.x, con un’approfondita guida alle principali aree di applicazione professionale. I partecipanti acquisiranno competenze pratiche per gestire ambienti virtuali e dipendenze, scrivere test automatici con pytest e manipolare dati attraverso librerie come NumPy e pandas. Verranno affrontate tematiche avanzate nel machine learning utilizzando scikit-learn, sviluppo web con framework Flask e Django e automazione mediante scripting, API e programmazione di job. La metodologia include lezioni teoriche, esercitazioni pratiche e casi studio, con particolare attenzione alle best practice di sviluppo secondo la guida PEP 8. Il corso è rivolto a programmatori, analisti e professionisti IT che desiderano integrare Python nei loro progetti per aumentare efficienza e capacità analitiche. Al termine è previsto un esame di verifica per certificare le competenze acquisite. Questa formazione è indicata a chi voglia consolidare la padronanza del linguaggio in contesti applicativi diversi, migliorando conoscenze tecniche e abilità operative per il lavoro professionale.

Nota importante

Academy Su Academy si sostiene esclusivamente l’esame finale del corso. L’eventuale attività formativa o di preparazione può essere svolta esternamente o tramite altri canali. I quesiti del test richiamano gli argomenti indicati nella presente scheda tecnica e nel programma sintetico del corso.

Processo di certificazione

  • Registrazione o accesso alla piattaforma Academy.
  • Svolgimento esclusivo dell’esame finale del corso. La preparazione può essere esterna o gestita tramite altri canali formativi.
  • Le domande del test richiamano obiettivi, competenze e contenuti indicati nella scheda tecnica del corso.
  • Valutazione, eventuale validazione e rilascio del certificato secondo le regole applicabili al corso.

Programma sintetico

Python 3.x (Python Software Foundation) + PEP 8 (style guide) + best practice di sviluppo: ambienti virtuali e dependency management (venv/poetry), testing (pytest), gestione dati (NumPy/pandas), machine learning (scikit-learn), sviluppo web (Flask/Django) e automazione (scripting, API, job scheduling)

Scheda tecnica

Obiettivi formativi

  • Comprendere e applicare le caratteristiche essenziali di Python 3.x
  • Gestire ambienti virtuali e dipendenze con strumenti come venv e poetry
  • Sviluppare software testabile con pytest e best practice di testing
  • Utilizzare librerie scientifiche come NumPy, pandas per la gestione dati
  • Implementare modelli di machine learning base con scikit-learn
  • Progettare applicazioni web con Flask e Django
  • Automatizzare processi mediante scripting, API e job scheduling

Competenze acquisite

  • Scrittura di codice Python conforme a PEP 8
  • Costruzione e manutenzione di ambienti di sviluppo isolati
  • Realizzazione di test unitari e gestione errori
  • Analisi e manipolazione di dataset complessi
  • Creazione e validazione di modelli predittivi
  • Sviluppo di servizi web RESTful
  • Scripting per automazioni e gestione task

Destinatari

  • Programmatori Python di livello base-intermedio
  • Data analyst e data scientist in avvio carriera
  • Sviluppatori web interessati a framework Python
  • Tecnici e ingegneri informatici che vogliono automatizzare attività

Prerequisiti

  • Nozioni di base di programmazione
  • Familiarità con sistemi operativi e linea di comando

Programma

  • Introduzione a Python 3.x e configurazione ambienti
  • Gestione dipendenze e ambienti virtuali
  • Testing con pytest: unit test e fixture
  • Manipolazione dati con NumPy e pandas
  • Fondamenti di machine learning con scikit-learn
  • Sviluppo web con Flask: routing, API, middleware
  • Approfondimento Django: modelli e viste
  • Automazione: scripting, API, job scheduling

Metodologia didattica

  • Lezioni frontali e spiegazioni teoriche
  • Esercitazioni pratiche individuali e di gruppo
  • Analisi di casi studio reali

Modalità di valutazione

  • Test finale con superamento richiesto al 70%
  • Domande a scelta multipla e casi pratici

Durata

  • 60 minuti

Attestazione

  • Certificato di frequenza con valutazione finale (costo certificazione 50 euro)

Risultati attesi

  • Capacità di utilizzare Python per data science, machine learning, sviluppo web e automazione
  • Conoscenza delle principali librerie e strumenti ecosistema Python
  • Abilità a scrivere codice pulito, testato e manutenibile