Python e SQL per la scienza dei dati: guida per principianti

40 capitoli, 5 appendici, oltre 800 pagine, oltre 400 esercizi pratici con soluzioni, glossario, indice.
Padroneggia gli strumenti essenziali della moderna scienza dei dati partendo da zero
Questa guida è la tua mappa completa per acquisire competenza nelle due tecnologie più importanti per i professionisti dei dati. Che tu voglia iniziare una carriera nella scienza dei dati, migliorare le tue capacità analitiche o semplicemente capire come lavorare con i dati in modo efficace, questo libro ti offre tutto ciò di cui hai bisogno in una risorsa accuratamente strutturata.
Cosa rende questo libro diverso
Questa guida ti accompagnerà dall'installazione di Python per la prima volta fino alla creazione di pipeline di dati complete e progetti professionali. Ogni concetto è spiegato in modo chiaro e semplice, con esempi pratici, esercizi e applicazioni reali.
Cosa imparerai
Fondamenti di Python (Capitoli 1-10): inizia con zero esperienza e costruisci solide basi nella programmazione Python. Impara variabili, tipi di dati, flusso di controllo, funzioni e operazioni sui file attraverso spiegazioni chiare ed esempi pratici.
Librerie di Data Science (Capitoli 11-18): Padroneggia NumPy per il calcolo numerico, Pandas per la manipolazione dei dati, Matplotlib e Seaborn per la creazione di visualizzazioni professionali. Questi sono gli strumenti essenziali utilizzati quotidianamente dai data scientist.
Padronanza di SQL (Capitoli 19-28): comprendere i database dalle basi. Imparare a creare tabelle, interrogare i dati, eseguire join, scrivere query complesse e ottimizzare le prestazioni del database. Lavorare con SQLite, MySQL e PostgreSQL.
Integrazione e automazione (capitoli 29-32): scopri come connettere Python ai database, eseguire SQL da script Python, utilizzare Pandas con SQL e creare pipeline di dati automatizzate che i professionisti utilizzano negli ambienti di produzione.
Progetti reali (Capitoli 33-37): applica le tue competenze a cinque progetti completi, tra cui analisi dei dati di vendita, segmentazione dei clienti, sfide di data cleaning, creazione di dashboard e progettazione di database. Ogni progetto rispecchia scenari aziendali reali.
Sviluppo professionale (capitoli 38-40): apprendi le migliori pratiche per scrivere codice pulito, tecniche di debug e orientamento professionale, tra cui la creazione di portfolio e la preparazione ai colloqui.

Caratteristiche principali
Approccio adatto ai principianti: non è richiesta alcuna esperienza di programmazione precedente. Ogni concetto viene introdotto gradualmente con spiegazioni chiare.
Apprendimento pratico: oltre 400 esercizi pratici con soluzioni complete per rafforzare la tua comprensione
Set di dati reali: lavora con dati realistici in tutto il libro, preparandoti al vero lavoro di data science
Esempi di codice completi: ogni tecnica include codice funzionante che puoi eseguire immediatamente
Copertura completa: dalla sintassi di base ad argomenti avanzati come CTE, sottoquery correlate e automazione della pipeline di dati
Apprendimento visivo: include diagrammi, grafici e guide visive per spiegare concetti complessi
Appendici di riferimento rapido: fogli di riferimento Python e SQL, guide di installazione e consigli sulle risorse

Perfetto per
Principianti assoluti: non è richiesta alcuna esperienza di programmazione, inizia dall'inizio
Cambiamenti di carriera: passaggio all'analisi dei dati, alla scienza dei dati o alla business intelligence
Studenti: Integrazione del corso o preparazione per carriere legate ai dati
Professionisti: analisti, addetti al marketing e professionisti aziendali che desiderano lavorare con i dati in modo indipendente
Autodidatti: chiunque sia impegnato ad acquisire competenze pratiche sui dati al proprio ritmo

Cosa potranno fare i lettori
Dopo aver completato questo libro, sarai in grado di:

Scrivi programmi Python per automatizzare le attività sui dati
Pulisci e trasforma i set di dati disordinati in formati pronti per l'analisi
Interrogare i database in modo efficiente utilizzando SQL
Crea visualizzazioni di dati professionali
Costruisci pipeline di dati complete dall'estrazione all'archiviazione
Combina Python e SQL per risolvere complessi problemi di dati
Progettare e implementare database relazionali
Analizza dati aziendali reali ed estrai informazioni significative

Requisiti tecnici
Tutto il software utilizzato in questo libro è gratuito e open source. Imparerai a configurare Python, Anaconda, Jupyter Notebook e vari sistemi di database su Windows, Mac o Linux. Sono incluse guide di installazione dettagliate.
Il tuo percorso di apprendimento
Il libro è organizzato in sei parti progressive che si sviluppano l'una sull'altra. Inizia dal Capitolo 1 e procedi in sequenza, oppure utilizza l'indice dettagliato per concentrarti su argomenti specifici. Ogni capitolo include obiettivi di apprendimento, esempi, esercizi e soluzioni per assicurarti di padroneggiare il materiale prima di procedere oltre.
Trasforma la tua carriera e libera il potere dei dati. Inizia oggi stesso il tuo percorso per diventare un esperto di dati.