Dedika è una piattaforma per imparare facendo: preparare una proposta commerciale, diventare manicure o imparare a usare un nuovo strumento, per esempio. Qualunque sia il tuo obiettivo, i migliori contenuti sull’argomento esistono già. Il problema è che spesso sono in un’altra lingua, costano caro, sono sparsi in giro, non offrono esercizi pratici o fanno parte di corsi troppo lunghi per chi ha una vita frenetica. Per questo Dedika ha un metodo tutto suo: cerchiamo questi materiali ovunque si trovino, selezioniamo ciò che è utile per il tuo obiettivo, li rivediamo con il supporto di esperti sempre disponibili per chiarire dubbi e creiamo attività pratiche per farti imparare facendo. Tu sei la persona più importante nel tuo percorso e nessuno lo conosce meglio di te: scegli i contenuti e la durata del corso, se vuoi imparare online o offline e in quale formato. Può essere in video, testo, audio o riassunto. A modo tuo, solo con ciò che ha senso per te. Qui, ogni momento dedicato vale di più e arrivi più velocemente a ciò che conta davvero.

I nostri corsi includono un riassunto alla fine di ogni capitolo, dal quale puoi scaricare un PDF e stamparlo.

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Corso di sviluppo di dashboard con Python

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Corso di sviluppo di dashboard con Python

Per tutti i livelli

Corso di sviluppo di dashboard con Python

Padroneggi lo sviluppo di dashboard in Python, dal data wrangling al deployment su cloud, in un unico corso completo. Costruirà dashboard interattive di livello professionale utilizzando Pandas, Plotly e Dash, gli strumenti esatti impiegati oggi dai professionisti dei dati e dell'analisi. Alla fine, disporrà di un portfolio di dashboard reali, pronte a fare colpo su datori di lavoro o stakeholder.

Dedika per aziende

Cosa imparerai:

Questo corso La accompagna attraverso ogni fase della costruzione di dashboard professionali in Python. Inizierà con la sintassi di base di Python e la gestione dei dati tramite Pandas, per poi passare a visualizzazioni statiche e interattive con Matplotlib, Seaborn e Plotly. Da lì, costruirà dashboard web completamente reattive utilizzando il framework Dash, le connetterà a database live e API REST e implementerà l'autenticazione degli utenti. Affronterà inoltre l'ottimizzazione delle performance, il testing automatizzato e il deployment su cloud. Moduli supplementari trattano framework alternativi, l'integrazione con il machine learning e lo sviluppo della carriera per ruoli legati alle dashboard.

Come studi in modo pratico Corso di sviluppo di dashboard con Python

Come metti in pratica Corso di sviluppo di dashboard con Python

Per te che sei un'azienda e vuoi formare il tuo team

Su Dedika per aziende, il corso include esercizi ed esempi personalizzati sul tuo business e secondo le esigenze della tua azienda.

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Contenuto del corso

8 Capitoli • 39 LezioniDurata tra 4 e 360 ore (decidi tu)

Capitolo 1Vedi dettagli

Fondamenti di Python e Dashboard

Lezione 1 • Principi di Progettazione delle Dashboard
Introduce la gerarchia del layout, la codifica visiva e la progettazione incentrata sul pubblico. Collega la teoria del design alle decisioni pratiche prese durante il corso.
Lezione 2 • Configurazione dell'Ambiente Python
Installare Python, configurare ambienti virtuali e gestire le dipendenze con pip. Stabilisce lo spazio di lavoro riproducibile necessario per tutti i successivi progetti di dashboard.
Lezione 3 • Ripasso della Sintassi di Base di Python
Tratta variabili, flusso di controllo, funzioni e comprehension di liste a un livello pratico. Garantisce che gli studenti possano scrivere script puliti e leggibili prima di affrontare attività sui dati.
Lezione 4 • Introduzione ai Jupyter Notebook
Illustra le celle del notebook, la documentazione in markdown e la visualizzazione inline. Fornisce l'ambiente di prototipazione interattivo utilizzato nelle prime esercitazioni del corso.

Capitolo 2Vedi dettagli

Gestione dei Dati con Pandas

Lezione 1 • Aggregazione e Operazioni GroupBy
Calcola riepiloghi raggruppati, tabelle pivot e statistiche mobili. Genera le metriche aggregate visualizzate come KPI e grafici di tendenza nelle dashboard.
Lezione 2 • Filtraggio, Ordinamento e Slice
Applica maschere booleane, indicizzazione loc/iloc e ordinamenti su più colonne. Consente il sottoinsieme dinamico dei dati che rispecchia il comportamento dei filtri interattivi delle dashboard.
Lezione 3 • Esportazione dei Dati Elaborati
Scrive DataFrame puliti in CSV, Parquet e SQLite per un utilizzo successivo. Stabilisce modelli di persistenza dei dati che supportano le pipeline di dati delle dashboard.
Lezione 4 • Caricamento e Ispezione dei Dati
Legge file CSV, Excel e JSON in DataFrame e ne analizza la struttura. Stabilisce i modelli di caricamento dei dati riutilizzati in ogni progetto di dashboard.
Lezione 5 • Pulizia e Trasformazione dei Dati
Gestisce valori nulli, duplicati, conversione di tipo e normalizzazione delle stringhe. Produce dati coerenti e affidabili, necessari per metriche accurate della dashboard.

Capitolo 3Vedi dettagli

Visualizzazione Statica con Matplotlib e Seaborn

Lezione 1 • Grafici Statistici con Seaborn
Genera mappe di calore, box plot, pair plot e grafici di regressione utilizzando Seaborn. Aggiunge contesto statistico alle dashboard con codice aggiuntivo minimo.
Lezione 2 • Composizione di Figure a Pannelli Multipli
Dispone più tipi di grafico in layout coesi a pannelli multipli utilizzando GridSpec. Si traduce direttamente nella progettazione del layout multi-widget utilizzata nelle dashboard interattive.
Lezione 3 • Styling e Tematizzazione dei Grafici
Applica fogli di stile, palette di colori personalizzate e impostazioni tipografiche. Garantisce coerenza visiva tra i mockup statici e le dashboard interattive finali.
Lezione 4 • Tipi di Grafico Fondamentali in Matplotlib
Costruisce grafici a linee, a barre, a dispersione e istogrammi con controllo completo di assi ed etichette. Tratta il vocabolario fondamentale dei grafici utilizzato in tutti i framework di dashboard.
Lezione 5 • Architettura delle Figure in Matplotlib
Spiega la gerarchia di Figure, Axes e Artist e l'interfaccia pyplot. Fornisce il modello mentale necessario per personalizzare ogni elemento visivo in modo programmatico.

Capitolo 4Vedi dettagli

Grafici Interattivi con Plotly

Lezione 1 • Sottografici e Faceting
Dispone più grafici Plotly in griglie di sottografici condivisi e pannelli con facet. Rispecchia i modelli di layout multi-grafico utilizzati nelle dashboard di produzione.
Lezione 2 • Esportazione e Incorporamento dei Grafici
Esporta i grafici come HTML, PNG e SVG e li incorpora in notebook e pagine web. Prepara gli studenti a fornire grafici interattivi autonomi prima del deployment completo della dashboard.
Lezione 3 • Avvio Rapido a Plotly Express
Crea grafici a dispersione, a barre, a linee e mappe con chiamate a riga singola di Plotly Express. Dimostra il percorso più veloce da un DataFrame a un grafico interattivo.
Lezione 4 • Funzionalità di Interattività
Configura modelli di hover, eventi di clic, cursori di intervallo e fotogrammi di animazione. Trasforma i dati statici in esperienze visive esplorabili e guidate dall'utente.
Lezione 5 • Graph Objects per il Controllo Completo
Costruisce grafici utilizzando tracce di Graph Objects e dizionari di layout di basso livello. Consente una personalizzazione precisa oltre ciò che Plotly Express espone.

Capitolo 5Vedi dettagli

Costruzione di Dashboard con Dash

Lezione 1 • Progettazione del Layout e Styling
Applica classi CSS, stili inline e Dash Bootstrap Components per layout responsivi. Produce interfacce dashboard professionali e ottimizzate per dispositivi mobili.
Lezione 2 • Applicazioni Dash Multipagina
Implementa il routing delle pagine, barre di navigazione condivise e layout per pagina in Dash. Trasforma i prototipi a pagina singola in applicazioni dashboard complete e multi-sezione.
Lezione 3 • Struttura dell'Applicazione Dash
Spiega l'oggetto app, l'albero del layout e la configurazione del server per un'app Dash minima. Stabilisce il modello strutturale che ogni progetto Dash successivo seguirà.
Lezione 4 • Componenti Core e HTML di Dash
Utilizza i moduli dcc e html per aggiungere menu a discesa, cursori, grafici ed elementi di testo. Costruisce il livello UI interattivo che gli utenti vedono e manipolano nel browser.
Lezione 5 • Callback e Reattività
Collega i decoratori Input e Output a funzioni Python che aggiornano i grafici in base all'interazione dell'utente. Implementa il modello reattivo fondamentale che rende dinamiche le dashboard Dash.

Capitolo 6Vedi dettagli

Pipeline di Dati e Integrazione di Dati in Tempo Reale

Lezione 1 • Convalida dei Dati e Gestione degli Errori
Applica la convalida dello schema, blocchi try/except e set di dati di fallback agli errori della pipeline. Previene la rottura delle dashboard quando le sorgenti dati a monte si guastano o cambiano.
Lezione 2 • Connessione a Database SQL
Interroga database relazionali utilizzando SQLAlchemy e pandas read_sql. Sostituisce i file CSV statici con sorgenti dati live supportate da database nelle dashboard.
Lezione 3 • Recupero di Dati da API REST
Utilizza la libreria requests per chiamare endpoint REST e analizzare risposte JSON. Consente alle dashboard di visualizzare dati in tempo reale da servizi esterni.
Lezione 4 • Aggiornamento Programmato dei Dati
Implementa dcc.Interval e APScheduler per attivare recuperi periodici dei dati. Mantiene aggiornate le metriche della dashboard senza richiedere il ricaricamento manuale della pagina.
Lezione 5 • Streaming di Dati con WebSocket
Integra flussi WebSocket in Dash utilizzando eventi server-sent e callback. Supporta aggiornamenti dei grafici inferiori al secondo per dashboard di monitoraggio e operative.

Capitolo 7Vedi dettagli

Funzionalità Avanzate delle Dashboard

Lezione 1 • Componenti Dash Personalizzati
Costruisce componenti riutilizzabili basati su React e li impacchetta per l'uso nelle app Dash. Estende la libreria di componenti Dash per soddisfare requisiti UI aziendali unici.
Lezione 2 • Autenticazione Utente e Controllo degli Accessi
Implementa flussi di accesso, token di sessione e restrizioni di visualizzazione basate sui ruoli in Dash. Protegge i dati aziendali sensibili da accessi non autorizzati alla dashboard.
Lezione 3 • Caching e Memoizzazione
Applica Flask-Caching e functools.lru_cache a query e trasformazioni di dati costose. Riduce il carico sul database e velocizza le interazioni ripetute con la dashboard.
Lezione 4 • Gestione di Grandi Set di Dati
Utilizza la paginazione lato server, la virtualizzazione dei dati e Dask per set di dati che superano la memoria. Consente alle dashboard di rimanere reattive quando i volumi di dati eccedono i limiti di memoria.
Lezione 5 • Callback Lato Client e Performance
Sposta la logica leggera in callback lato client JavaScript per ridurre i round-trip del server. Migliora significativamente la reattività percepita della dashboard per gli utenti finali.

Capitolo 8Vedi dettagli

Deployment e Operazioni di Produzione

Lezione 1 • Test Automatizzati per le Dashboard
Scrive test unitari per le callback e test end-to-end utilizzando Dash Testing e Selenium. Individua le regressioni prima del deployment e applica standard di qualità delle dashboard.
Lezione 2 • Configurazione di Reverse Proxy e HTTPS
Configura Nginx come reverse proxy con terminazione TLS davanti al server Dash. Protegge il traffico della dashboard e abilita l'instradamento di domini personalizzati in produzione.
Lezione 3 • Monitoraggio e Osservabilità
Strumenta le dashboard con logging strutturato, endpoint di metriche e regole di alerting. Fornisce visibilità operativa sullo stato di salute della dashboard e sul comportamento degli utenti in produzione.
Lezione 4 • Containerizzazione delle Applicazioni Dash
Impacchetta le app Dash in immagini Docker con ambienti riproducibili e punti di ingresso. Consente un deployment coerente tra ambienti di sviluppo, staging e produzione.
Lezione 5 • Deployment su Piattaforme Cloud
Distribuisce le app Dash containerizzate su servizi app cloud e piattaforme di orchestrazione di container. Tratta variabili d'ambiente, gestione dei segreti e configurazione della scalabilità.

Certificazione

Il tuo certificato valido di completamento

Questo corso è per te:

Analista dei dati: desidera andare oltre i fogli di calcolo statici e i report tradizionali.
Professionista di business intelligence: pronto a sviluppare dashboard web self-service.
Sviluppatore software: desidera aggiungere competenze di visualizzazione dei dati al proprio bagaglio di strumenti.
Neolaureato in data science: ha bisogno di progetti pratici e implementabili per le candidature lavorative.
Responsabile operativo: desidera visualizzare le metriche del team senza dipendere da altri reparti.
Persona in fase di cambiamento di carriera: si sta avvicinando al mondo dell’analisi e necessita di una base strutturata, fondata su progetti concreti.

Cosa dicono i nostri studenti

Le sue lezioni sono perfette. Ho acquistato il pacchetto annuale e finalmente ho l'opportunità di seguire diversi argomenti di mio interesse senza dover cambiare piattaforma... vi ringrazio per tutto quello che fate, vi ho già raccomandati ad altre persone...