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Introduzione a Python
Guida introduttiva a Python: scopri la differenza tra compilazione e interpretazione, come usare pip e venv, i tipi di dato fondamentali e la sintassi delle funzioni.
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Pandas
Padroneggia Pandas per l'analisi dati in Python: dalle strutture Series e DataFrame alle operazioni SQL-like, fino alle best practice per la vettorizzazione, il method chaining e l'ottimizzazione della memoria.
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NumPy
Esplora le potenzialità di NumPy per il calcolo scientifico in Python: impara a gestire l'oggetto ndarray, padroneggia la differenza tra viste e copie, e velocizza i tuoi calcoli con vettorizzazione, broadcasting e Numba.
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Jupyter
Scopri l'ecosistema Jupyter e i notebook eseguibili: dall'architettura di celle e kernel alle best practice per il versionamento del codice, fino alla trasformazione dei report in dashboard interattive con Voilà e Papermill.
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Classi e Oggetti
Padroneggia la programmazione orientata agli oggetti in Python: scopri come definire classi e istanze, applicare i pilastri dell'OOP e utilizzare strumenti moderni come @property, dataclasses e __slots__ per scrivere codice modulare ed efficiente.
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Generatori
Scopri come funzionano i generatori in Python: sfrutta la lazy evaluation e la parola chiave yield per elaborare grandi flussi di dati in streaming, creare pipeline efficienti e ottimizzare l'uso della memoria RAM.
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Controllo del flusso
Padroneggia il controllo del flusso in Python: scopri le differenze tra cicli for e while, l'uso idiomatico di enumerate() e zip(), e come ottimizzare la memoria evitando gli anti-pattern di iterazione.
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Sottoprogrammi
Scopri i pilastri della programmazione procedurale in Python: dalle funzioni e l'organizzazione modulare del codice tramite package, fino all'uso ottimale di strutture dati, comprehension e slicing.
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Unpacking e assegnazione
Esplora le potenzialità dell'unpacking e dell'assegnazione multipla in Python: dallo scambio immediato di variabili all'uso avanzato degli operatori * e ** in cicli, collezioni e funzioni (*args e **kwargs).