Python-Base-1

Python base course Corso base su Python

Corso base Python

IIS Ettore Majorana - via ROMA 298 - Guidonia

Docente: Prof. Giandomenico Palumbo

Il contenuto di questo corso evolve in linea con l'evoluzione tecnologica

DATA INIZIO CORSO: 01 OTTOBRE 2024

DATA CONCLUSIONE CORSO: 30 MAGGIO 2025

presso il Laboratorio di Informatica, sede centrale IIS via Roma 298

Strumenti utilizzati

Per seguire il corso è possibile utilizzare un laptop personale. In questo caso è necessario installare sul proprio laptop la suite Anaconda Navigator (scaricabile dal sito web https://anaconda.org/anaconda/anaconda-navigator). Per l'installazione potete seguire le video-istruzioni visionabili sul mio canale YouTube https://www.youtube.com/channel/UCvE1MUP-vbzUQnV_N4nbPfA

Coloro che non dispongono di un laptop personale possono utilizzare i laptop del laboratorio di informatica. L'ambiente utilizzato è Google Colab che è fruibile con un browser (Chrome per es.) da un qualsiasi PC, direttamente dall'indirizzo https://colab.research.google.com/

Per accedere a Colab è necessario disporre di un account Google (chi non lo avesse lo può creare dal sito https://www.google.com/intl/it/account/about/). Una volta creata l'utenza google effettuate il log-in per verificare l'accesso all'ambiente.

RICORDATE di portare con voi nel laboratorio di informatica UID e PWD di accesso a Google.

Ambiente di lavoro Google Classroom

Per gli studenti del corso, il materiale del corso ed eventuali comunicazioni sono pubblicate in un ambiente Google Classroom dedicato

Descrizione del corso

Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti abilità per codificare algoritmi di base per implementare al

Materiale didattico e link utili

Nel corso vengono trattati molteplici argomenti afferenti a diverse discpipline scientifiche quali Matematica, Fisica, Data Science, Computer Science e pertanto non esiste un unico libro di testo che racchiude tutti gli argomenti. Presentiamo di seguito un elenco del materiale che può essere consultato per gli specifici approfondimenti.

1. Anaconda Navigator https://docs.anaconda.com/navigator/index.html

2. Jupyter Notebook https://docs.jupyter.org/en/latest/

3. Nei Notebook Jupyter del presente corso sono inserite diversi commenti che descrivono il codice man mano implementato.

4. Python base:

   4.1 Corso base Python del Prof. Nicola Cassetta (in Italiano): https://ncassetta.altervista.org/Tutorial_Python/index.html

   4.2 Jake VanderPlas - A Whirlwind Tour of Python - O'Reilly: https://github.com/jakevdp/WhirlwindTourOfPython

   4.3 M. Lutz - Learning Python - O'Reilly (molto dettagliato)

   4.4 Per le esercitazioni possono essere utilizzati gli esercizi della W3 Resource.com visionabili al sito https://www.w3resource.com/python-exercises/basic/

5. La libreria Numpy:

   5.1 Jake VanderPlas - Python Data Science Handbook (Cap. 2 Introduction to Numpy) - O'Reilly: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

Section in progress...

Obiettivi del corso

1. Saper utilizzare i comandi base di Python, le strutture cicliche e condizionate e le strutture dati di base (Liste e Dictionary)
2. Saper utilizzare le principali librerie di Python per gestire l’algebra lineare (Numpy), la Data Manipulation (Pandas), e la Data and Information Visualization (MatPlotLib)
3. Saper utilizzare le librerie di Python Scikit-Learn e SciPy limitatamente ai tool statistici di Machine Learning relativi alla regression e classification
4. Acquisire le basi matematico-statistiche minimali per comprendere i modelli utilizzati (rudimenti di statistica, algebra lineare e calcolo)
5. Eseguire programmi-esempio che implementano algoritmi di regression e classification utilizzando le librerie Python Scikit Learn e Scipy in modo da saperli adattare a situazioni simili.

Syllabus

1. Lezione 1
   • Introduzione ad Anaconda, Jupyter, Google Colab