Python for Data Analysis nel LifeScience
Gestire, manipolare e rappresentare sequenze di dati per ridurre tempi e costi operativi 29 30 Novembre 2022 Milano

Programma

Agenda

08.45 Registrazione partecipanti (solo I giornata)
09.00 Inizio dei lavori
11.00 Coffee break
13.00 Lunch break
17.30 Chiusura dei lavori

Conoscere la sintassi base del linguaggio di programmazione Python per capire come eseguire le analisi dei dati

  • Capire perché Python negli ultimi anni si è affermato come il linguaggio più utilizzato al mondo
  • Approfondire l’ambiente di sviluppo di Python e i software necessari per l’utilizzo
  • Analizzare e conoscere la sintassi del linguaggio di programmazione
  • Esplorare e installare le librerie: conosciamo la community che lo ha reso celebre
  • Riconoscere le tipologie di dato numerico e capire come Python esegue calcoli matematici
  • Manipolare e far interagire dati testuali, creare variabili per la generazione di testi dinamici

Approfondire le diverse tipologie di dato per valutare le manipolazioni possibili  

  • Rappresentare una sequenza mutabile di oggetti utilizzando le Liste di Python
  • Eseguire operazioni sulle Liste (come accesso, scomposizione, inserimento…)
  • Gestire una sequenza immutabile di oggetti tramite Tuple
  • Raggruppare dati rappresentabili da una caratteristica specifica e comune: il Set
  • Identificare dei dati rappresentati da un rapporto chiave-valore con l’utilizzo dei Dizionari
  • Svolgere operazioni sui Dizionari (creazione, aggiunta, aggiornamento…)
  • Gestire le eccezioni tramite la clausola IF e il suo annidamento

Esercitazione: creare un programma base

Creare funzioni e gestire le eccezioni per “automatizzare” il funzionamento del computer

  • Ciclare il dato eseguendo comandi ripetuti su singoli elementi di una serie (ad esempio di una Lista)
  • Creare funzioni personalizzate che permettono al computer di eseguire un determinato comando
  • Sviluppare funzioni personalizzate con una sintassi rapida che permette una riduzione del tempo di sviluppo
  • Gestire e verificare errori riconosciuti nel programma, permettendo al computer di risolverli con meccanismi specifici

Esercitazione: Partendo dall’esercitazione del giorno precedente si darà al Computer una parvenza di AI

Utilizzare in pratica la programmazione di Python per gestire grandi progetti nella pratica (quantità di dati)

  • Implementare un software utilizzando la programmazione a oggetti (OOP) per una più facile gestione e manutenzione di progetti di grandi dimensioni
  • Creare parametri di controllo che consentono una generazione corretta e controllata dei valori di una classe
  • Gestire Operazioni su File tramite Python
    - Lettura
    - Scrittura
    - Cancellazione

Esercitazione: Librerie avanzate per l’analisi e la gestione del dato per ridurre i tempi di lavoro per l’analisi statistica