modulo #1 Introduzione alla visualizzazione dei dati Panoramica della visualizzazione dei dati, importanza e usi
modulo #2 Nozioni di base di Python per la visualizzazione dei dati Ripasso delle nozioni di base di Python, inclusi tipi di dati, librerie e sintassi
modulo #3 Introduzione a Matplotlib Panoramica di Matplotlib, installazione e tipi di grafici di base
modulo #4 Grafici lineari e grafici a dispersione Creazione di grafici lineari e grafici a dispersione con Matplotlib
modulo #5 Grafici a barre e istogrammi Creazione di grafici a barre e istogrammi con Matplotlib
modulo #6 Personalizzazione dei grafici con Matplotlib Personalizzazione dell'aspetto, delle etichette e delle legende dei grafici con Matplotlib
modulo #7 Introduzione a Seaborn Panoramica di Seaborn, installazione e tipi di visualizzazione di base
modulo #8 Visualizzazione delle distribuzioni con Seaborn Visualizzazione delle distribuzioni con Seaborn distplot e jointplot
modulo #9 Visualizzazione dei dati categoriali con Seaborn Visualizzazione dei dati categoriali con Seaborn countplot e grafici categoriali
modulo #10 Visualizzazione dell'analisi di regressione con Seaborn Visualizzazione dell'analisi di regressione con Seaborn lmplot e regplot
modulo #11 Introduzione a Plotly Panoramica di Plotly, installazione e tipi di visualizzazione di base
modulo #12 Visualizzazioni interattive con Plotly Creazione di visualizzazioni interattive con Plotly
modulo #13 Visualizzazioni 3D con Plotly Creazione di visualizzazioni 3D con Plotly
modulo #14 Preparazione dei dati per la visualizzazione Preparazione dei dati per la visualizzazione, inclusa la pulizia, la trasformazione e l'aggregazione
modulo #15 Origine e integrazione dei dati Connessione alle origini dati, inclusi CSV, Excel e database
modulo #16 Argomenti di visualizzazione avanzata Argomenti di visualizzazione avanzata, inclusi dati geospaziali visualizzazione e animazione
modulo #17 Best Practice per la visualizzazione dei dati Best Practice per la visualizzazione dei dati, inclusi principi di progettazione e narrazione
modulo #18 Casi di studio sulla visualizzazione dei dati Casi di studio reali sulla visualizzazione dei dati, inclusi esempi e applicazioni
modulo #19 Lavorare con Big Data e Streaming Data Visualizzazione di Big Data e Streaming Data, inclusi strumenti e tecniche
modulo #20 Distribuzione di visualizzazioni dei dati Distribuzione di visualizzazioni dei dati, incluse opzioni per Web, dispositivi mobili e stampa
modulo #21 Strumenti avanzati di visualizzazione dei dati Introduzione agli strumenti avanzati di visualizzazione dei dati, inclusi Bokeh e Altair
modulo #22 Visualizzazione per l'apprendimento automatico Visualizzazione di modelli di apprendimento automatico, inclusa la valutazione del modello e l'importanza delle funzionalità
modulo #23 Visualizzazione per l'elaborazione del linguaggio naturale Visualizzazione dei dati di elaborazione del linguaggio naturale, inclusa la modellazione di testo e argomenti
modulo #24 Visualizzazione per dati di serie temporali Visualizzazione di dati di serie temporali, incluse previsioni e anomalie detection
modulo #25 Visualizzazione per dati geografici Visualizzazione di dati geografici, inclusa la mappatura e l'analisi spaziale
modulo #26 Dashboard interattive Creazione di dashboard interattive con Python e librerie di visualizzazione dati
modulo #27 Visualizzazione dei dati nel mondo reale Applicazioni reali della visualizzazione dei dati, tra cui business, sanità e finanza
modulo #28 Progetto finale Progetto finale, in cui gli studenti applicano competenze di visualizzazione dei dati a un problema del mondo reale
modulo #29 Appendice: risoluzione dei problemi e risorse Risoluzione dei problemi comuni e risorse aggiuntive per ulteriore apprendimento
modulo #30 Riepilogo e conclusione del corso Pianificare i prossimi passi nella carriera di Data Visualization con Python
