In questo corso, ho approfondito ulteriormente le mie competenze nel campo della scienza dei dati utilizzando Python. Durante il corso, ho imparato a utilizzare gli iteratori, che sono oggetti che avevo già incontrato in precedenza nel contesto dei cicli for. Inoltre, ho acquisito conoscenze fondamentali sulle list comprehensions, strumenti estremamente utili per tutti i data scientist che lavorano con Python. Queste list comprehensions hanno dimostrato di semplificare notevolmente il mio codice, rendendolo più efficiente. Ho anche appreso l’importanza dei generatori quando si tratta di gestire grandi quantità di dati in modo efficiente.
Il corso si è concluso con uno studio di caso pratico, nel quale ho avuto l’opportunità di applicare tutte le tecniche apprese in entrambe le parti del corso. In particolare, ho lavorato con dati provenienti da Twitter, caricandoli in chunk utilizzando gli iteratori.
In sintesi, il corso “Python Data Science Toolbox (Part 2)” mi ha permesso di ampliare le mie competenze nell’ambito della scienza dei dati con Python, migliorando la mia capacità di gestire iteratori, sfruttare le list comprehensions e utilizzare generatori per affrontare sfide reali nel campo della scienza dei dati, come l’estrazione di informazioni significative da grandi set di dati, come nel caso dello studio di caso basato sugli indicatori di sviluppo mondiale della Banca Mondiale.