Raccolta e Integrazione di Dati con Python e SQL

I dati grezzi sono raramente pronti per l'analisi, spesso sparsi tra database, siti web e API esterne. Saper come raccogliere e unificare efficientemente queste informazioni è il primo passo fondamentale di qualsiasi progetto di dati di successo. Questo corso basato su testo ti insegna come costruire pipeline robuste che raccolgono dati da diverse fonti e li integrano in dataset puliti e strutturati. Passerete dalla copia manuale dei dati alla scrittura di script Python automatizzati e query SQL che gestiscono con sicurezza le sfide dei dati del mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali delle pipeline di dati, degli schemi e dei formati comuni come JSON, CSV e XML. - Interrogare database relazionali usando SQL per estrarre e filtrare i dataset esatti di cui hai bisogno. - Effettuare web scraping etico di pagine web usando Beautiful Soup per estrarre informazioni online non strutturate. - Connettersi a moderne API web per recuperare programmaticamente dati in tempo reale usando un'autenticazione sicura. - Unire e trasformare dataset non corrispondenti usando Pandas per creare strutture di dati unificate e pulite. - Validare la qualità dei dati in ingresso usando i moderni type hints di Python e tecniche di validazione strutturata. Il corso inizia con concetti fondamentali di strutture dati e archiviazione, quindi ti guida passo dopo passo attraverso l'interrogazione di database, il web scraping, il consumo di API e le tecniche di unione dei dati. Leggerai spiegazioni chiare, studierai frammenti di codice pratici e completerai esercizi scritti per rafforzare le tue competenze. Progettato per principianti assoluti nell'ingegneria o nell'analisi dei dati, questo programma richiede solo una familiarità di base con Python. Inizia oggi stesso a costruire le tue prime pipeline di dati automatizzate.