
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