Python Institute / OpenEDG
Riferimento instructor-led del corso e del relativo percorso certificativo Python Institute.
Consulta il corso di riferimentoPython InstituteLive con docenteHands-on data analysisPCED · PCED-30-02
Python for Data Analytics 101 (PD101) and PCED Certification
Data analytics entry-level con Python · preparazione alla certificazione PCED e all'esame PCED-30-02
Impara il ciclo completo della data analysis partendo dalle basi: dati e loro lifecycle, Python, CSV, pulizia, valori mancanti, analisi esplorativa, statistica descrittiva, NumPy e visualizzazione per trasformare dati grezzi in insight comprensibili.
Formula intensiva3 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsamePCED-30-02
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Non sono richiesti prerequisiti: il corso è self-contained e introduce progressivamente sia Python sia i concetti fondamentali della data analysis.
CorsoPython for Data Analytics 101 (PD101) and PCED Certification
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Preparazione a PCED - Certified Entry-Level Data Analyst with Python
Percorso strutturato sulle competenze tecniche della certificazione, con spiegazioni, dimostrazioni ed esercizi pratici.
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Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
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Certificazione Python Institute
Il corso prepara all’esame PCED-30-02 per la certificazione PCED
Credenziale Entry del track Data Science che valida i fondamenti della data analysis con Python: raccolta, organizzazione, pulizia, trasformazione e analisi dei dati, principi di data ethics, visualizzazione e comunicazione degli insight, con Python e librerie essenziali tra cui NumPy.
PCED-30-02Esame ufficiale PCED
60 minutiDurata indicata dal vendor
LivelloEntry
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione PCED, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Descrivere il lifecycle del dato, classificare le informazioni e riconoscere considerazioni etiche e legali essenziali.
Usare variabili, controllo di flusso, funzioni e strutture dati Python in semplici attività analitiche.
Caricare e trattare file CSV, individuare problemi di qualità e gestire valori mancanti.
Applicare analisi esplorativa e statistiche descrittive per comprendere distribuzioni e pattern.
Utilizzare strumenti NumPy di base per organizzare e analizzare dati numerici.
Creare visualizzazioni leggibili e comunicare i risultati attraverso grafici e una narrazione coerente.
È il corso giusto per te se
Vuoi entrare nella data analysis partendo dalle fondamenta
- sei all'inizio e vuoi imparare Python nel contesto dell'analisi dei dati;
- vuoi comprendere lifecycle, classificazione, qualità ed etica del dato;
- devi importare, pulire e controllare dataset semplici, inclusi file CSV;
- vuoi applicare analisi esplorativa e statistica descrittiva per individuare pattern;
- cerchi una preparazione completa per la certificazione PCED.
Requisiti consigliati
Nessun prerequisito: Python e data analysis partono dalle basi
Il percorso è pensato per principianti e introduce passo dopo passo programmazione Python, strutture dati e workflow analitico. Non è richiesta una precedente esperienza come sviluppatore o data analyst.
Verifica l’idoneità con il nostro teamFormazione Python live con docente
Dalla comprensione del linguaggio alla capacità di usarlo in problemi reali
Le lezioni alternano spiegazioni, dimostrazioni ed esercizi pratici per trasformare sintassi, programmazione e data analysis in competenze operative verificabili.
Il docente accompagna i partecipanti nell'uso progressivo di Python, collegando ogni concetto alle attività previste dal livello del corso e al relativo percorso certificativo.
Sessioni sincrone dedicate a comprensione, confronto e applicazione dei concetti tecnici.
Esercizi integrati nel programma, dalla scrittura del codice fino a debugging, data processing e analisi.
Python 101, Python 102, PD101 e PD102 sono collegati rispettivamente a PCEP, PCAP, PCED e PCAD.
Il perimetro va dai fondamenti di Python fino a OOP, SQL, librerie data, statistica e prime tecniche di modellazione.
Coding ed esercitazioni integrate nella formazione live.
Attività pratiche Python
Dal dataset grezzo a un insight comunicabile
Le attività pratiche percorrono tutto il workflow entry-level: caricamento, controllo, pulizia, analisi esplorativa, statistica descrittiva e comunicazione visuale.
Data preparationCSV, qualità dei dati e valori mancanti affrontati su dataset semplici.
EDADomande, pattern, distribuzioni e anomalie esplorati con un metodo ripetibile.
Python & NumPyCodice e operazioni numeriche applicati direttamente al processo analitico.
Data storytellingGrafici e risultati organizzati per comunicare evidenze e limiti con chiarezza.
Le attività pratiche procedono insieme alla teoria per consolidare scrittura del codice, verifica, debugging e applicazione ai casi del corso.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Percorso concentrato che combina fondamenti di Python, data preparation, analisi esplorativa, statistica descrittiva e attività hands-on.
- Python per i dati
- CSV e data cleaning
- EDA e NumPy
- preparazione PCED
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyPython InstituteVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Fondamenti dei dati e data lifecycle
- Dato, informazione e insight
- Fasi del data lifecycle
- Tipi e classificazione dei dati
- Dati strutturati e non strutturati
- Qualità e tracciabilità del dato
Etica, privacy e uso responsabile dei dati
- Principi etici nella raccolta e nell'analisi
- Rischi di bias e interpretazioni scorrette
- Privacy e minimizzazione
- Considerazioni legali di base
- Comunicazione trasparente dei limiti dell'analisi
Python per la data analysis: basi del linguaggio
- Variabili e tipi di dato
- Operatori ed espressioni
- Input, output e conversioni
- Condizioni e cicli
- Prime trasformazioni su dati semplici
Funzioni e strutture dati Python
- Definizione e uso di funzioni
- Liste e tuple
- Dizionari
- Stringhe
- Combinazione di strutture dati in un flusso analitico
Acquisizione dei dati e file CSV
- Struttura di un dataset tabellare
- Lettura di file CSV
- Controllo di righe, colonne e tipi
- Individuazione di valori anomali o incoerenti
- Preparazione del dataset per le analisi successive
Pulizia, trasformazione e valori mancanti
- Riconoscimento dei missing values
- Strategie elementari di trattamento
- Normalizzazione e correzione dei valori
- Filtri e trasformazioni
- Validazione del risultato della pulizia
Exploratory Data Analysis
- Obiettivi dell'EDA
- Distribuzioni e frequenze
- Individuazione di pattern e anomalie
- Confronto tra variabili
- Formulazione di domande a partire dai dati
Statistica descrittiva e NumPy
- Media, mediana e misure di posizione
- Variabilità e dispersione
- Array e operazioni NumPy di base
- Calcoli descrittivi sui dataset
- Interpretazione dei risultati numerici
Visualizzazione e comunicazione degli insight
- Scelta del grafico in base alla domanda
- Lettura e interpretazione dei grafici
- Riduzione del rumore visivo
- Costruzione di una narrazione dei dati
- Presentazione di risultati e limiti dell'analisi
Attività laboratoriali
- Classificare un piccolo insieme di dati e ricostruirne il lifecycle
- Scrivere script Python per trasformare valori e strutture dati
- Importare un file CSV e verificarne struttura e qualità
- Individuare e gestire valori mancanti in un dataset
- Pulire dati incoerenti applicando trasformazioni ripetibili
- Calcolare statistiche descrittive su un insieme di osservazioni
- Usare NumPy per eseguire operazioni numeriche di base
- Svolgere un'analisi esplorativa e individuare pattern e anomalie
- Costruire grafici coerenti con la domanda analitica
- Presentare un breve data story con risultati, evidenze e limiti
Per aziende, enti e team
Data literacy operativa con Python per team junior e professionisti in transizione
PD101 crea una base comune su lifecycle, qualità, Python, analisi esplorativa e comunicazione degli insight, utile prima di percorsi data più avanzati.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoPython Institute.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
A chi è rivolto PD101?
A principianti e professionisti che vogliono iniziare la data analysis con Python senza richiedere precedenti competenze di programmazione o analisi dati.
Serve conoscere già Python?
No. PD101 è self-contained e introduce progressivamente Python e i concetti fondamentali della data analysis.
Qual è l'esame di riferimento?
Il percorso prepara alla certificazione PCED e all'esame corrente PCED-30-02, secondo il programma Python Institute.
Il corso comprende attività pratiche?
Sì. Le attività coprono CSV, data cleaning, missing values, analisi esplorativa, statistica descrittiva, NumPy, visualizzazione e comunicazione degli insight.
Si lavora anche sulla qualità dei dati?
Sì. Il programma affronta struttura, qualità, pulizia, trasformazione e gestione dei valori mancanti prima di passare all'analisi.
Cosa saprò fare al termine?
Saprai preparare un dataset semplice, analizzarlo con Python e strumenti numerici di base e comunicare i principali risultati con visualizzazioni chiare.
Parliamo del tuo obiettivo
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Privato / professionista
Informazioni per te
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