ITALIANO

Data Masters

Data Scientist Starter Kit v2.0

Data Scientist Starter Kit v2.0 di Data Masters è un percorso introduttivo in italiano pensato per accompagnare chi parte da zero verso le basi operative della Data Science. Il programma unisce Python, librerie per il calcolo e la gestione dei dati, visualizzazione, una prima introduzione al machine learning e numerose esercitazioni. È interessante per chi vuole capire come si lavora con i dati e costruire una base tecnica; va invece valutato come primo passo, non come preparazione completa a qualsiasi ruolo professionale.

112 lezioni nel catalogo27.7 ore di videoItaliano

ANALISI DEL PROGRAMMA

Data Scientist Starter Kit v2.0 - Data Masters

IN BREVE

Data Scientist Starter Kit v2.0 - Data Masters è un percorso introduttivo in italiano che parte dalle basi di Python e arriva a NumPy, Pandas, Scikit-Learn, visualizzazione, introduzione al machine learning e regressione lineare. È indicato soprattutto per principianti e per chi vuole sperimentare con esercizi concreti. Può offrire una base utile per orientarsi verso analisi dati, visualizzazione o sviluppo Python applicato ai dati, ma va completato con ulteriori competenze e progetti in base al ruolo professionale desiderato.

UTILITÀ PROFESSIONALE

Il corso costruisce una base introduttiva e pratica su Python, manipolazione dei dati, visualizzazione e primi modelli di machine learning. Può aiutare a capire se un percorso nella Data Science è adatto ai propri interessi e a realizzare esercizi da discutere in un portfolio. Non equivale però a una preparazione completa per un ruolo professionale: per proseguire sarà utile aggiungere SQL, statistica, qualità del dato, versionamento del codice, strumenti di collaborazione e progetti basati su problemi reali.

Che cosa contiene il corso

Il corso è strutturato come uno starter kit all-in-one. Parte dal ruolo del Data Scientist e dalle differenze con il Data Analyst, passa poi a Python e alle sue basi, affronta NumPy e Pandas, introduce Scikit-Learn e la data visualization e chiude con esercitazioni applicate, machine learning introduttivo e regressione lineare. Il catalogo indica 112 lezioni complessive e include test intermedi oltre a un test finale del percorso.

Una progressione dalle basi agli strumenti per i dati

La progressione è uno dei punti più rilevanti per chi non ha ancora una direzione chiara. Prima di lavorare con le librerie vengono affrontati concetti di Python come variabili, cicli, strutture dati, funzioni, file, richieste HTTP e programmazione a oggetti. Seguono gli strumenti più direttamente legati alla gestione dei dati, quindi visualizzazione e primi modelli. Questa sequenza può aiutare a evitare di iniziare dal machine learning senza una base di programmazione.

Esercitazioni: dal codice ai casi applicati

La parte pratica comprende esercitazioni di programmazione, tra cui giochi in Python, una REST API, un algoritmo di clustering su un dataset Pokémon e un bot Discord. Sono inoltre presenti attività di esplorazione e preprocessing su un dataset Netflix, visualizzazione su dati climatici e Spotify e un caso di data engineering e data visualization per l'e-commerce. Prima di considerare questi contenuti come progetti da portfolio, è consigliabile rifarli autonomamente, documentare le scelte e aggiungere una propria domanda analitica.

Per chi è indicato e dove fermarsi

Il corso è più adatto a chi cerca fondamenta operative che a chi possiede già esperienza con Python e vuole approfondire modelli avanzati. La descrizione chiarisce l'orientamento per principianti; il curriculum mostra invece una copertura iniziale di analisi, visualizzazione e machine learning. Se il tuo obiettivo è un ruolo specifico, confronta il programma con le offerte di lavoro e individua in anticipo ciò che manca, per esempio SQL, statistica applicata, strumenti cloud, deployment o software di collaborazione.

Come studiare mentre lavori

Per studiare lavorando, conviene seguire l'ordine generale del programma e trasformare ogni modulo in una piccola attività. Dopo una lezione di Python, riscrivi l'esempio senza copiare; dopo NumPy o Pandas, applica la tecnica a un file diverso; dopo la visualizzazione, prova a spiegare in poche righe il messaggio del grafico. Una sessione settimanale può alternare visione, codice autonomo, revisione degli errori e una nota personale sui concetti ancora poco chiari. Il ritmo va adattato al tempo realmente disponibile, senza usare la velocità di completamento come unico indicatore di apprendimento.

Che cosa verificare prima di acquistare

Prima dell'acquisto verifica la versione aggiornata del programma, la modalità di accesso, la compatibilità con il tuo sistema operativo, la disponibilità dei materiali e del codice degli esercizi, le modalità di assistenza, la politica di rimborso e l'eventuale aggiornamento dei contenuti. Controlla inoltre se il livello di matematica, statistica e machine learning corrisponde al tuo obiettivo: il curriculum documenta un'introduzione, non una copertura completa di ogni area della professione. Per il prezzo e le condizioni commerciali fai riferimento esclusivamente alla pagina ufficiale al momento della scelta.

Valutazione complessiva

Una scelta ragionevole dipende dalla distanza tra il tuo punto di partenza e il risultato che cerchi. Se vuoi costruire le basi e capire se Python e i dati ti interessano, il programma offre diversi elementi pertinenti. Se invece cerchi una preparazione immediatamente spendibile per un ruolo avanzato, considera il corso come un primo tassello e prepara un piano successivo con progetti, SQL, statistica, basi di dati, controllo del codice e strumenti richiesti dal mercato a cui vuoi rivolgerti.

COMPETENZE DA ALLENARE

Programmazione PythonIl percorso affronta sintassi, strutture di controllo, strutture dati, funzioni, file, JSON, richieste HTTP, eccezioni e programmazione a oggetti.

Gestione degli ambienti PythonSono presenti contenuti sull'installazione di Python, pip, site packages e virtualenv, aspetti utili per riprodurre gli esercizi in modo ordinato.

Calcolo numerico con NumPyIl modulo tratta ndarray, shape, slicing, unione e divisione degli array, filtri, operazioni matematiche e funzioni statistiche.

Manipolazione dei dati con PandasIl programma include Series, DataFrame, selezione, ordinamento, raggruppamento, valori mancanti, combinazione di strutture e serie temporali.

Preprocessing con Scikit-LearnSono affrontate normalizzazione, standardizzazione, codifica one-hot, split dei dataset, convalida incrociata e tuning automatico degli iperparametri.

Data visualizationMatplotlib e Seaborn vengono utilizzati per scatterplot, barplot, heatmap, subplot, pairplot, pairgrid e personalizzazione dei grafici.

Esplorazione e preparazione dei datasetLe esercitazioni su Netflix, Spotify, cambiamento climatico ed e-commerce offrono contesti per applicare analisi, preprocessing e rappresentazione dei dati.

Fondamenti di machine learningIl corso introduce il processo di implementazione, le categorie di algoritmi, alcuni concetti di algebra lineare, la regressione lineare e la funzione di costo.

PER CHI È

Principianti assoluti, studenti o persone in fase di riqualificazione che desiderano costruire una base progressiva in Python, analisi dei dati, visualizzazione e primi concetti d…

Adatto a chi parte da zero e vuole avvicinarsi alla Data Science senza un background specifico in statistica, matematica o programmazione.

Persone interessate a NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib e Seaborn, con una preferenza per un percorso operativo che alterna spiegazioni, test ed esercitazioni.

Adatto a chi vuole imparare a usare Python e le principali librerie del lavoro con i dati attraverso esercizi guidati.

Professionisti con poco tempo disponibile che possono organizzare lo studio per moduli, verificando i concetti con esercizi personali e piccoli progetti.

Potenzialmente utile a chi lavora già e cerca un percorso introduttivo da seguire in modo graduale.

PREREQUISITI

Non è indicato un background obbligatorio in statistica, matematica o programmazione.

La descrizione presenta il percorso come progressivo e accessibile anche a chi parte da zero.

È consigliabile avere accesso a un computer sul quale poter installare Python e configurare l'ambiente di lavoro.

Le lezioni includono installazione di Python, pip e virtualenv; la possibilità di replicare gli esempi è quindi importante per trasformare la visione in pratica.

È utile una familiarità minima con file, cartelle e installazione di software, anche se non è una competenza di programmazione.

Riduce gli ostacoli nella configurazione iniziale e permette di concentrarsi prima sui concetti del corso.

Servono disponibilità a fare esercizi e una pianificazione realistica dello studio.

Il programma contiene molti moduli tecnici, test ed esercitazioni: seguire soltanto i video difficilmente basta per consolidare le competenze.

RISULTATI PRATICI

Costruire script di base e comprendere i principali elementi del linguaggio Python.

Scrivere programmi Python usando variabili, controlli di flusso, strutture dati, funzioni, file, JSON, eccezioni e primi elementi di programmazione a oggetti.

Gestire dati numerici strutturati con le operazioni fondamentali di NumPy.

Utilizzare NumPy per creare e manipolare array, lavorare con indici, slicing, shape, filtri, operazioni matematiche e funzioni statistiche.

Eseguire attività introduttive di esplorazione e preparazione dei dati.

Usare Pandas per lavorare con Series e DataFrame, selezionare e raggruppare dati, gestire valori mancanti, combinare strutture e analizzare serie temporali.

Impostare una prima pipeline di preparazione e valutazione dei dati per esercizi di machine learning.

Applicare tecniche introduttive di preprocessing con Scikit-Learn, tra cui normalizzazione, standardizzazione, codifica one-hot, suddivisione dei dataset e convalida incrociata.

Rappresentare dati e relazioni tra variabili in modo più leggibile.

Creare grafici come scatterplot, barplot, heatmap, subplot, pairplot e pairgrid e personalizzarne alcuni elementi.

Collegare i concetti a esempi concreti di esplorazione, visualizzazione e preparazione dei dati.

Svolgere esercitazioni su dataset e casi applicati, inclusi contenuti su Netflix, Spotify, cambiamento climatico, e-commerce e un dataset di Pokémon.

Comprendere il flusso iniziale di un problema di regressione senza considerarlo una preparazione completa al machine learning professionale.

Studiare i concetti di base del machine learning, la regressione lineare, la funzione di costo e una relativa esercitazione.

PERCORSI PROFESSIONALI

Analista dati junior

Le competenze su Python, Pandas, preparazione dei dati e visualizzazione possono costituire una base da integrare con SQL, strumenti di reporting, statistica applicata e portfolio di progetti.

Junior data scientist, come direzione di approfondimento

I moduli su Python, Scikit-Learn, introduzione al machine learning e regressione lineare possono aiutare a esplorare questo percorso, ma per candidarsi servono normalmente ulteriori competenze e progetti verificabili.

Specialista junior di data visualization o reporting

L'uso di Matplotlib, Seaborn e Pandas può essere collegato a ruoli orientati alla lettura e alla comunicazione dei dati; è consigliabile aggiungere esperienza con strumenti di business intelligence e presentazione per utenti non tecnici.

Sviluppatore Python junior con orientamento ai dati

La parte dedicata a Python, file, JSON, richieste HTTP e strutture dati può essere un punto di partenza per ruoli tecnici orientati a script e flussi di dati, da completare con database, testing e sistemi di produzione.

STRUTTURA DISPONIBILE

01Il Data Scientist

02Cheatsheets

03Python per la Data Science

04Data Engineering

05Numpy

06Pandas

07SciKit-Learn

08Data Visualization

09Esercitazione Hero Level - Data Engineering & Visualization per E-Commerce

10Introduzione al Machine Learning

11Machine Learning: i primi passi e la Regressione Lineare

12Test Finale DSSK

PROPOSTA DI STUDIO MODIFICABILE

Dal programma alla settimana.

La sequenza è una proposta organizzativa: adattala al tuo tempo e ai tuoi prerequisiti.

Settimana 1
Orientamento: ruolo del Data Scientist, differenze con il Data Analyst e panoramica del percorso.
Definire un obiettivo personale e capire quali moduli sono più vicini al proprio interesse.
Settimana 2
Python di base: variabili, condizioni, cicli, strutture dati, funzioni e gestione dei file.
Scrivere piccoli script senza limitarsi a riprodurre il codice mostrato.
Settimana 3
Python intermedio e strumenti di lavoro: virtualenv, pip, JSON, richieste HTTP, oggetti ed eccezioni.
Creare un ambiente funzionante e risolvere semplici problemi di codice in autonomia.
Settimana 4
NumPy e Pandas: array, DataFrame, selezione, raggruppamenti, dati mancanti e serie temporali.
Caricare un dataset, descriverne la struttura e realizzare una prima preparazione dei dati.
Settimana 5
Scikit-Learn e data visualization: preprocessing, split, convalida, grafici e interpretazione visiva.
Preparare un dataset per un esercizio e accompagnare i risultati con grafici comprensibili.
Settimana 6
Machine learning introduttivo, regressione lineare e progetto personale ispirato alle esercitazioni del corso.
Presentare un piccolo notebook o report con domanda, dati, trasformazioni, grafici, modello e limiti.

DOMANDE UTILI

Prima di scegliere.

Il corso è adatto a chi non ha mai programmato?

Sì, il corso è presentato come un percorso pensato per partire da zero e accompagnare anche chi non possiede un background statistico, matematico o di programmazione. È comunque utile prevedere esercizio autonomo oltre alla semplice visione delle lezioni.

Quali tecnologie e librerie vengono affrontate?

Il programma include Python e librerie come NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib e Seaborn. Comprende anche installazione, ambienti virtuali, gestione dei pacchetti e numerose esercitazioni pratiche.

Si impara anche a preparare e visualizzare i dati?

Sono presenti contenuti su esplorazione e preprocessing con Pandas, visualizzazione con Matplotlib e Seaborn e preparazione dei dati per esercitazioni applicate. Il catalogo non indica però strumenti specifici di business intelligence o database SQL.

Quanto spazio viene dedicato al machine learning?

Sì, la parte introduttiva tratta il significato del machine learning, i campi di applicazione, le principali categorie di algoritmi, il processo di implementazione, l'algebra lineare per sviluppatori e la regressione lineare. Non va interpretata come una copertura completa di tutto il machine learning.

È prevista una certificazione?

Il catalogo indica una sezione finale denominata Test Finale DSSK e diversi test intermedi dedicati a Python, NumPy, Pandas, Scikit-Learn, data visualization e introduzione al machine learning. Il materiale fornito non documenta il rilascio di una certificazione professionale.

In quale lingua è disponibile?

La lingua indicata per il corso è l'italiano. Prima dell'acquisto è comunque prudente verificare sulla pagina ufficiale se materiali aggiuntivi, interfaccia, aggiornamenti o assistenza seguano la stessa impostazione linguistica.

Il corso prepara direttamente a diventare Data Scientist?

Il corso può essere un punto di partenza per ruoli legati all'analisi dei dati, alla visualizzazione o allo sviluppo Python orientato ai dati. Per arrivare a una candidatura competitiva occorre aggiungere competenze non elencate nel programma, progetti personali e familiarità con gli strumenti richiesti dalle singole offerte.

Che cosa dovrei controllare prima di acquistare?

Il catalogo fornito non specifica modalità di supporto, aggiornamento dei contenuti, requisiti tecnici completi, esercizi scaricabili o condizioni di rimborso. Sono aspetti da verificare direttamente prima dell'acquisto, soprattutto se si studia lavorando.

IL PASSO SUCCESSIVO

Confronta il programma completo.

Confronta questo percorso con i tuoi obiettivi: verifica il programma aggiornato, la modalità di accesso e le condizioni commerciali, poi pianifica un primo progetto pratico per misurare quanto impari davvero.

Consulta su Guruflix ↗