Corso accelerato di programmazione Python: Una guida rapida per imparare a programmare Python, tutto quello che dovete imparare per introdurvi nel mondo della programmazione.

Titolo originale:

Python Programming Crash Course: A Crash Course Guide to Learn Programming Python, all you Need to Learn for Introducing you in the Programming World.

Contenuto del libro:

I vostri clienti vogliono imparare bene e velocemente la programmazione Python? Volete assicurarvi che acquistando un solo libro tornino a comprarlo ancora e ancora? Allora avete bisogno di questo libro nella vostra biblioteca e... I vostri clienti non smetteranno mai di usarlo e regalarlo!

PERCHÉ QUESTO LIBRO PUÒ AIUTARE I VOSTRI CLIENTI?

Questo corso accelerato di programmazione Python è per voi. Questa è la guida più completa su Python con 2 manoscritti in 1 libro:

1- Programmazione Python per principianti.

2- Python per l'analisi dei dati.

Una grande opportunità: Semplicità, ordine e selezione degli argomenti migliori per imparare velocemente, esercizi pratici ed esempi selezionati.

Nel Manoscritto 1 "Programmazione Python per principianti" imparerete:

⬤ Cosa è Python.

⬤ Come installare Python e qual è la migliore distribuzione.

⬤ Cosa sono i tipi di dati e le variabili.

⬤ Come lavorare con i numeri in Python.

⬤ Quali operatori ci sono in Python e quando usarli.

⬤ Come manipolare le stringhe.

⬤ Come implementare i controlli di flusso del programma.

⬤ Come implementare i loop in Python.

⬤ Cosa sono le liste, le tuple, gli insiemi e i dizionari in Python e come usarli.

⬤ Come creare moduli e funzioni.

⬤ Come programmare secondo il paradigma Object-Oriented.

⬤ Come creare classi.

⬤ Cosa sono e come si usano Ereditarietà, Polimorfismo, Astrazione e Incapsulamento.

E molto altro ancora...

Nel Manoscritto 2 "Python per l'analisi dei dati" imparerete:

⬤ Che cos'è l'analisi dei dati e perché è importante.

⬤ Quali sono i diversi tipi di analisi dei dati.

⬤ Quali sono le 6 fasi chiave del processo di analisi dei dati che dovreste seguire.

⬤ Quali sono le applicazioni dell'analisi dei dati e dell'analitica.

⬤ Come impostare l'ambiente Python per l'analisi dei dati.

⬤ Cosa sono e come si usano le strutture dati in Python.

⬤ Come lavorare con IPython/Jupyter Notebook.

⬤ Come lavorare con NumPy.

⬤ Come visualizzare i dati con Matplotlib.

⬤ Quali altre librerie di visualizzazione esistono.

⬤ Perché i Big Data sono importanti e come ottenere il meglio da essi.

⬤ Come sfruttare le reti neurali per l'analisi dei dati.

E molto altro ancora...

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