SoftPython

[David Leoni]

Cari spaghettari

Ho pubblicato delle guide introduttive alla pulizia e analisi dati con Python 3 e Jupyter, dove elaboriamo dataset da dati.trentino.it usando anche OpenStreetMap:

https://softpython.readthedocs.io

Le guide sono il frutto di due seminari tenuti all'Università di Trento, pescando anche materiale da CoderDojo Trento.

La prova del fuoco è stata una challenge in DataScience per studenti delle superiori da vari istituti in alternanza scuola lavoro, con sfide proposte da SpazioDati, U-Hopper/Thinkin e dati.trentino.it. I ragazzi in una sola settimana sono riusciti a imparare come mettere insieme pezzi di codice Python e realizzare dei prototipi interessanti, alcuni li hanno presentati proprio bene :-)

Credo sia un bell'esempio di cosa può succedere quando si mettono insieme più risorse dal territorio - spero possa essere utile a qualcuno !

Riporto l'indice:

0. Come orientarsi
   • Approccio e obbiettivi
   • Materiali usati
1. Introduzione a Python
   • Installazione
   • Nozioni base su Python (sintassi, programmazione a oggetti)
   • Immissione comandi in Jupyter Notebook
   • Condivisione script online
2. Formati dei dati
   • Presentazione di formati dati comuni (CSV, JSON, XML, file binari)
   • Convertire dati, trattare errori e dati mal-formattati
   • es. impianti funiviari Trentino
3. Visualizzazione dati
   • Plotting di grafici in Matplotlib.
   • Esporre dati online con DataWrapper, RawGraphs, UMap
4. Ricerca
   • Ricerca in dati testuali usando espressioni regolari
   • es. fermate autobus trentino
5. Integrazione dati
   • Esempio di integrazione dati: scaricamento di un dataset opendata (agritur del Trentino)
   • pulizia e posizionamento dei punti di interesse su OpenStreetMap usando un servizio di georeferenziazione
6. Estrazione Dati
   • Estrazione di testo rilevante da una pagina HTML usando BeautifulSoup
   • es. eventi del Trentino
7. Analitiche sui dati
   • Analisi di un dataset contenente dati numerici con la libreria Pandas (es. statistiche sensori stazione spaziale)
   • Calcolo di correlazioni tra fattori (es. meteo trentino)
8. Applicazioni interattive
   • Creazione di interfacce per analisi interattiva di dati con Jupyter Widgets
   • Discussione di alternative (QT, wxWidget)
9. Integrazione con database
   • Estrazione di dati da un database SQLite con Pandas
   • Esecuzione di semplici ricerche SQL
10. Information retrieval
    • Ricerca per rilevanza
    • Ricerca per similarità
11. Web development
    • Cenni sviluppo di un semplice server web
12. Realizzare progetti
    • ambienti virtuali
    • installazione librerie
    • Scrittura testo in Markdown / Jupyter
    • Idee per progetti
13. Challenges

Happy hacking,

David

[andy]

Grazie Davide, è un materiale che può tornare utile

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Andrea Borruso
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"cercare e saper riconoscere chi e cosa,
 in mezzo all’inferno, non è inferno, 
e farlo durare, e dargli spazio"

Italo Calvino

[Matteo Brunati]

Ciao David, 

grazie di averlo condiviso! Un sacco di materiale per smanettare e metter le mani in pasta :) 

[SpazioDati hat on]

Mi dicevano i colleghi che è stata un'esperienza interessante, grazie di aver documentato tutto quanto. Me lo guardo con calma appena riesco. 

[SpazioDati hat off]

Se aggiungiamo quello condiviso da Marco Scarselli qui https://groups.google.com/d/msg/spaghettiopendata/RRJ3Ig8skTk/QLQQwZZCAgAJ siamo davvero ben forniti.

matt

[Francesca Gleria]

Grazie  David   riuso  appena ho un attimo nella pagina tirocini del progetto Open data in tn.  

Bel lavoro hai fatto  - bello lavorare  assieme :) besos f. 

Cellulare 380.4908599 Lavoro 0461 494436