Udemy - Data Science con Python e IA꞉ dai dati grezzi agli insight (Update 02-2026) - Ita

Corso di Data Science in Python con l'Intelligenza Artificiale di Cursor: dai dati grezzi alla previsione delle vendite.

Questo corso ti accompagna passo dopo passo nella Data Science moderna con Python, mostrando come trasformare dati grezzi in analisi solide, insight comunicabili e in modelli predittivi applicati alle vendite. Il percorso è pratico, “real‑world” e costruito attorno a dataset reali (retail/e‑commerce), con un workflow end‑to‑end che replica quello usato nei progetti professionali.

Anche se useremo dataset e casi d’uso legati alle vendite, le competenze che acquisirai sono trasferibili in qualunque settore: dal marketing alla finanza, dalla gestione operativa al settore sanitario, fino al product analytics.

Partirai dalle basi: cos’è la Data Science, come si differenzia da Business Intelligence e Machine Learning, e soprattutto qual è il ciclo di vita di un progetto (dalla definizione del problema alle metriche di successo). Poi imparerai a installare e a utilizzare l’ambiente di lavoro installando Python e Cursor, lavorando con i notebook in modo ordinato e ripetibile.

Entrerai quindi nel cuore operativo: Python per la manipolazione dei dati (strutture, funzioni, cicli, comprehension) e un approccio “Pythonico” alla pulizia e trasformazione tramite metodi degli oggetti. Affronterai anche un caso concreto su Excel con OpenPyXL per calcolare statistiche descrittive e fare una prima analisi dati esplorativa su prezzi e transazioni.

Nel blocco NumPy e Pandas imparerai analisi statistica (distribuzioni, outlier, percentili), slicing e maschere booleane, data cleaning avanzato, gestione dei missing values, feature engineering e aggregazioni con groupby, sempre su dataset reali di vendita.

Infine, con Matplotlib e Seaborn eseguirai un’EDA professionale sul celebre dataset Rossmann (vendite, promo, stagionalità), passerai dalla descrizione alla strategia (KPI, segmentazione, ipotesi e sperimentazione) e chiuderai con un progetto completo di previsione vendite tramite Random Forest in scikit‑learn, includendo tuning, metriche (R², MAE, RMSE), feature importance e una submission “Kaggle‑ready”.

Nota: questo corso è indipendente e non è affiliato, sponsorizzato o approvato dai produttori degli strumenti citati; tutti i marchi appartengono ai rispettivi proprietari.

Who this course is for:

- Chi vuole un percorso pratico con Python e strumenti standard (notebook, librerie Data Science) per arrivare a EDA, KPI/segmentazione e una prima introduzione al Machine Learning e alle metriche dei modelli

- Professionisti e aziende che vogliono trasformare dati complessi in decisioni e insight strategici, usando un metodo replicabile

- Chi lavora (o vuole lavorare) con dati in qualunque settore e vuole imparare un workflow universale “da dati grezzi a insight”, cambiando dataset ma non metodo

- Principianti assoluti: il corso è pensato anche per chi è completamente a digiuno e vuole imparare passo dopo passo

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