Analisi dei dati con Python: un approccio graduale

Python è un linguaggio di programmazione molto flessibile e di uso generale che nel corso degli anni ha guadagnato sempre più credito nella comunità di analisi dei dati. A differenza di altri linguaggi, come R, Scala, Matlab o Julia, Python non è stato concepito per eseguire analisi dei dati e in generale funzioni scientifiche e numeriche, ma questo aspetto può essere considerato un vantaggio, perché con Python si può davvero fare… qualunque cosa.

Le statistiche mostrano che nel 2020 circa il 66% dei data scientist utilizza Python quotidianamente e l’84% lo usa come linguaggio principale. Va inoltre evidenziato come attorno a Python si sia sviluppata una comunità enorme e molto attiva, quindi se hai un problema o vuoi collaborare, è veramente semplice trovare qualcuno con cui lavorare. Ma come si esegue l’analisi dei dati in Python? C’è qualcosa di specifico (a parte Python ovviamente) che dovresti padroneggiare? Vediamolo passo dopo passo in questa guida rapida.

 

 Innanzitutto le basi: se non conosci Python e/o nessuna scienza dei dati, inizia da qui 

Ovviamente, se non conosci Python, ma sai programmare, dovresti dedicare un po’ di tempo all’apprendimento delle basi del linguaggio. Python è un linguaggio abbastanza facile da apprendere, non ha una sintassi complicata e con un background di programmazione puoi imparare ad usarlo molto rapidamente.

Poiché si tratta di una lingua ampiamente utilizzata, ci sono molti tutorial, esercizi, libri (anche ebook gratuiti), video, che puoi usare per imparare ciò di cui hai bisogno. Tieni presente che, per fare scienza dei dati utilizzando Python, non è necessario essere un esperto di Python: a meno che non ti serva per altri scopi, non avrai bisogno di andare davvero in profondità. Di seguito troverai alcuni corsi e risorse di base per apprendere tutto ciò di cui hai bisogno su Python:

  • La Hitchhiker’s Guide di Python disponibile anche in forma di libro tangibile
  • L’archivio ufficiale di python.org dove puoi scaricare tutto su Python
  • Tutorial di Python per Principianti, un corso molto facile, non è richiesta alcuna esperienza pregressa

 

Di certo, devi sicuramente potenziare le tue competenze nella scienza dei dati, perché altrimenti sarebbe come avere in mano uno strumento e non sapere cosa farne. Quindi dovrai sviluppare alcune statistiche e capacità di visualizzazione dei dati e raccogliere una certa quantità di conoscenze sul dominio che intendi cercare ed analizzare.

 Se hai bisogno di un manuale in statistica e analisi dei dati (non correlato a nessun linguaggio di programmazione) prova con questo corso sulla Teoria della probabilità, Statistica e Analisi Esplorativa dei Dati dell’Università HSE.

 

 Librerie Python: le essenziali 

Dovresti pensare alle librerie come a un insieme di strumenti pronti all’uso che qualcun altro ha sviluppato per semplificare alcune attività di codifica. Così invece di avere l’onere di costruire una funzione che esegue una certa operazione, puoi semplicemente andare in libreria e usare semplicemente una funzione già esistente. L’aspetto geniale di Python è che, essendo così diffuso ed esteso a tutta la comunità di analisi dei dati, ci sono librerie specializzate davvero fornite che puoi usare per i tuoi problemi di analisi dei dati. Inoltre, c’è un’ampia documentazione in ogni libreria. Le principali librerie per la scienza dei dati sono le seguenti:

NUMPY

Numpy sta per “Numerical Python”. Offre funzioni precompilate per routines numeriche.

PANDAS

Perfetto per l’analisi, la manipolazione e la visualizzazione dei dati. Consente a strutture dati di alto livello e ad alcuni strumenti di manipolare tali dati.

MATPLOTLIB

Eccellente per la visualizzazione dei dati. Può esportare grafici e altre immagini in formati vettoriali.

SCIPY

Scipy è per l’algebra, la statistica, l’algebra lineare

SEABORN

Si focalizza sull’analisi dei dati e funziona bene sia con Numpy che con Pandas.

Le principali librerie per la scienza dei dati sono preinstallate in Jupiter Notebook, uno strumento davvero utile che potresti utilizzare anche per la collaborazione poiché è un’applicazione web. Puoi usarlo per creare (e condividere) documenti che contengono testo, codice, documentazione, equazioni e grafici. Quindi imparare ad usare il Jupiter Notebook potrebbe essere una mossa intelligente.

Adesso non ti resta che esercitarti un po’ sui dataset. Fortunatamente su Internet ci sono varie piattaforme (come Kaggle o Dataquest) in cui trovare e scaricare liberamente dataset ed imparare a manipolare i dati.

 

 Corsi utili e altre risorse 

Una volta apprese le basi, puoi dedicarti ad un corso specifico sull’uso di Python per la scienza dei dati oppure puoi leggere alcuni libri utili e studiare tutorial sull’argomento. Puoi trovare molti ottimi corsi su Internet (su Coursera o Udemy per esempio), ma se vuoi davvero dare una svolta alla tua carriera l’opzione migliore è seguire un vero esperto, che ti segua anche dopo aver terminato il corso.

Talent Garden, ad esempio, offre un Master in Data Science e AI che, come suggerisce il nome, non si ferma all’apprendimento di Python per l’analisi dei dati, ma va oltre, alle tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Offre un valido aiuto nello sviluppo di un portfolio, nella valutazione delle tue capacità rispetto alle richieste del mercato del lavoro attuale e persino nella scrittura del tuo CV e della tua lettera di presentazione.

Se invece intendi studiare l’analisi dei dati con Python autonomamente, Internet è davvero ricco di risorse. Puoi iniziare dall’ottimo Python Data Science Handbook, accurato, completo e disponibile gratuitamente.

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