Il corso "Python per la scienza dei dati, l’intelligenza artificiale e lo sviluppo – Esame" si concentra sulla padronanza avanzata del linguaggio Python con particolare applicazione nell'ambito della scienza dei dati, dell’intelligenza artificiale e dello sviluppo di software. Si affrontano le basi del linguaggio, gestione degli ambienti di lavoro, qualità del codice e testing, fino ad arrivare a tecniche avanzate di analisi dati con librerie come NumPy e pandas e strumenti di visualizzazione come Matplotlib e Seaborn. La parte centrale include esplorazione dei dati, preprocessing e machine learning con scikit-learn, oltre a una introduzione alle reti neurali e deep learning con PyTorch e TensorFlow. Il corso approfondisce inoltre gli aspetti pratici dello sviluppo: scrittura di script, gestione di API, integrazione dati da diverse sorgenti, controllo versione con Git e strategie di deployment e packaging, includendo anche nozioni base su containerizzazione Docker. Destinato a chi ha conoscenze preliminari di programmazione Python e vuole consolidare competenze per affrontare ruoli tecnologici nel campo dei dati e AI, il corso termina con una prova d’esame di 60 minuti che valuta le competenze acquisite, richiedendo un punteggio minimo del 70% per il superamento.

• Registrazione o accesso alla piattaforma Academy.
• Svolgimento esclusivo dell’esame finale del corso. La preparazione può essere esterna o gestita tramite altri canali formativi.
• Le domande del test richiamano obiettivi, competenze e contenuti indicati nella scheda tecnica del corso.
• Valutazione, eventuale validazione e rilascio del certificato secondo le regole applicabili al corso.

Fondamenti di Python (sintassi, tipi, strutture dati, funzioni, OOP) + gestione ambienti e dipendenze (venv/conda, pip) + qualità del codice (PEP8, testing, logging) + analisi dati con NumPy e pandas + visualizzazione dati (Matplotlib/Seaborn) + scienza dei dati: EDA, preprocessing, feature engineering + Machine Learning con scikit-learn (pipeline, training/validazione, metriche) + introduzione al Deep Learning (PyTorch/TensorFlow, concetti base) + sviluppo applicazioni e automazione (script, CLI, API) + integrazione dati (file, database, API REST) + versionamento e collaborazione (Git) + deploy e packaging (wheel, Docker cenni)