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 pipelinePCAD · PCAD-31-02
Python for Data Analytics 102 (PD102) and PCAD Certification
Data analytics intermediate · Python, SQL, Pandas, NumPy, visualizzazione, statistica e preparazione PCAD / PCAD-31-02
Porta l'analisi dati a un livello intermedio integrando Python con database e API: acquisizione, SQL, Pandas e NumPy, statistica, visualizzazione, regressione e valutazione dei modelli, con pipeline pratiche end-to-end.
Formula intensiva3 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsamePCAD-31-02
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È fortemente consigliata un'esperienza equivalente a PCED per la data analysis entry-level e PCAP per la programmazione Python associate.
CorsoPython for Data Analytics 102 (PD102) and PCAD Certification
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Preparazione a PCAD - Certified Associate Data Analyst with Python
Percorso strutturato sulle competenze tecniche della certificazione, con spiegazioni, dimostrazioni ed esercizi pratici.
Consulta la certificazioneCorso attivabile su richiesta
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 PCAD-31-02 per la certificazione PCAD
Credenziale Associate del track Data Science che valida l'intero ciclo di analisi dei dati con Python e SQL: acquisizione, integrazione, pulizia, validazione, analisi e visualizzazione con Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn, accesso ai database, statistica, regressione, valutazione dei modelli e comunicazione degli insight.
PCAD-31-02Esame ufficiale PCAD
60 minutiDurata indicata dal vendor
LivelloAssociate
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione PCAD, 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.
Acquisire e integrare dati da file, database, API e altre sorgenti verificandone struttura e qualità.
Interrogare e manipolare dati strutturati con SQL e collegare script Python a database.
Usare Pandas e NumPy per pulizia, trasformazione, aggregazione e analisi di dataset complessi.
Applicare statistiche descrittive e inferenziali per validare ipotesi e interpretare i risultati.
Creare visualizzazioni professionali con Matplotlib e Seaborn e comunicare insight in modo efficace.
Comprendere regressione e valutazione dei modelli e costruire pipeline Python robuste con OOP ed exception handling.
È il corso giusto per te se
Vuoi costruire workflow di data analysis più completi e professionali
- conosci già Python e i fondamenti della data analysis e vuoi passare a casi più complessi;
- devi integrare dati provenienti da file, database, API e contenuti web;
- vuoi usare SQL insieme a Python e lavorare in modo strutturato con Pandas e NumPy;
- devi applicare statistica, visualizzazione e fondamenti di machine learning a dataset reali;
- cerchi una preparazione completa per la certificazione PCAD.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono basi solide di Python e data analysis
È raccomandata una preparazione equivalente a PCED e PCAP. Il corso presuppone quindi familiarità con Python, strutture dati, funzioni e analisi entry-level, per concentrarsi su integrazione, SQL, librerie data e modellazione.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione 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
Costruisci una pipeline di analisi dati end-to-end
Le esercitazioni uniscono acquisizione, SQL, data cleaning, Pandas, NumPy, statistica, visualizzazione e primi modelli in un workflow verificabile dall'origine del dato all'insight.
IntegrazioneFile, database e API vengono combinati in dataset coerenti e controllati.
Python & SQLQuery e codice lavorano insieme per preparare e analizzare dati strutturati.
Analytics stackPandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn applicati a trasformazioni e visualizzazioni.
ModelingStatistica, regressione e valutazione collegano l'analisi descrittiva ai primi modelli predittivi.
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 su data analysis intermedia con Python e SQL, librerie professionali, statistica, visualizzazione e attività pratiche end-to-end.
- Python e SQL
- Pandas e NumPy
- statistica e visualizzazione
- preparazione PCAD
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.
Data acquisition e integrazione delle sorgenti
- Acquisizione da file e formati tabellari
- Dati provenienti da API
- Dati da contenuti web e sorgenti esterne
- Controllo di schema, tipi e qualità
- Integrazione di dataset eterogenei
Database relazionali e SQL
- Tabelle, chiavi e relazioni
- SELECT, WHERE, ORDER BY e aggregazioni
- JOIN tra tabelle
- Manipolazione dei dati strutturati
- Connessione tra Python e database
Data pre-processing, cleaning e validation
- Missing values e dati incompleti
- Duplicati e inconsistenze
- Conversione e normalizzazione dei tipi
- Filtri, mapping e trasformazioni
- Controlli di qualità prima dell'analisi
Pandas per l'analisi dati
- Series e DataFrame
- Selezione e indicizzazione
- Filtri e trasformazioni
- GroupBy, aggregazioni e merge
- Costruzione di workflow di analisi ripetibili
NumPy e calcolo numerico
- Array multidimensionali
- Indicizzazione e slicing
- Operazioni vettoriali
- Statistiche su array
- Integrazione tra NumPy e Pandas
Statistica descrittiva e inferenziale
- Misure di tendenza centrale e dispersione
- Distribuzioni e campionamento
- Relazioni tra variabili
- Principi di inferenza statistica
- Interpretazione critica dei risultati
Visualizzazione con Matplotlib e Seaborn
- Grafici per distribuzioni e confronti
- Serie e relazioni tra variabili
- Personalizzazione di titoli, assi e legenda
- Uso di Seaborn per visualizzazioni statistiche
- Scelta del grafico e comunicazione dell'insight
Fondamenti di machine learning e regressione
- Problemi supervised e obiettivi del modello
- Regressione come tecnica di base
- Suddivisione dei dati per training e valutazione
- Metriche e lettura degli errori
- Limiti del modello e rischio di conclusioni scorrette
Programmazione professionale per data project
- Organizzazione del codice in funzioni e moduli
- Object-Oriented Programming applicata alle pipeline
- Exception handling e robustezza
- Validazione dei passaggi end-to-end
- Uso responsabile ed etico dei dati nei progetti
Attività laboratoriali
- Acquisire dati da più sorgenti e uniformarne struttura e tipi
- Interrogare un database con SQL e portare i risultati in Python
- Pulire un dataset con missing values, duplicati e valori incoerenti
- Costruire trasformazioni e aggregazioni con Pandas
- Usare NumPy per operazioni vettoriali e statistiche numeriche
- Eseguire un'analisi statistica e interpretarne i risultati
- Creare visualizzazioni con Matplotlib e Seaborn per domande diverse
- Costruire una semplice analisi di regressione e valutarne le prestazioni
- Organizzare una pipeline di analisi con funzioni, classi ed exception handling
- Realizzare un caso end-to-end da acquisizione e SQL fino a analisi, grafici e conclusioni
Per aziende, enti e team
Data analysis intermedia per team che devono lavorare su pipeline reali
PD102 porta i partecipanti dalla manipolazione di base a workflow più completi con SQL, Pandas, NumPy, visualizzazione, statistica e fondamenti di modellazione.
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 PD102?
A junior data analyst e professionisti con basi Python e data analysis che vogliono costruire workflow intermedi su sorgenti, SQL, librerie data e statistica.
Quali prerequisiti sono consigliati?
È fortemente consigliata un'esperienza equivalente alle competenze PCED e PCAP prima di affrontare il livello intermedio di PD102.
Qual è l'esame di riferimento?
Il percorso prepara alla certificazione PCAD e all'esame corrente PCAD-31-02, secondo il programma Python Institute.
Il corso comprende attività pratiche?
Sì. Le attività integrano acquisizione dati, SQL, cleaning, Pandas, NumPy, statistica, visualizzazione, regressione e costruzione di pipeline Python.
Si affronta anche il machine learning?
Sì, a livello fondamentale: regressione, suddivisione dei dati, valutazione del modello, lettura degli errori e limiti dell'interpretazione.
Cosa saprò fare al termine?
Saprai costruire un workflow di analisi intermedio, integrare Python e SQL, trasformare dati, produrre visualizzazioni e applicare statistiche e regressione di base.
Parliamo del tuo obiettivo
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