Introduzione ai Laboratori di Fondamenti di Analisi dei Dati. Antonino Furnari

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1 Introduzione ai Laboratori di Fondamenti di Analisi dei Dati Antonino Furnari

2 Laboratori di FAD Docente: Antonino Furnari ( Ricevimento: da concordare Lezioni: dalle 15 (14 ove possibile) alle 17 in Aula 24 (giorni variabili tra Lunedì, Mercoledì e Venerdì); Formato Lezioni: esercitazione pratica + domande/esercizi; Portare il proprio laptop a lezione (è possibile seguire a gruppi di 2 se necessario); Esame di laboratorio: da svolgere con jupyter notebook, peso 20% del voto finale; Materiale didattico disponibile qui:

3 Python Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, orientato agli oggetti e adatto, tra i vari usi, al calcolo scientifico. Vantaggi di Python: 1. Diffuso; 2. Multi-paradigma; 3. Portabile; 4. Facile da usare ed elegante; 5. Dotato di modalità interattiva.

4 Python Hello World If it walks like a duck and it quacks like a duck, then it must be a duck Duck Typing Indentazione obbligatoria" (no parentesi) Lista di stringhe Cicli for Commenti

5 Stack Scipy NumPy: SciPy: Matplotlib: IPython: Sympy: Pandas: Supporto per vettori e matrici multidimensionali e di grandi dimensioni Algoritmi fondamentali per il calcolo scientifico Libreria per la creazione di grafici Ambiente interattivo per il calcolo scientifico Calcolo simbolico Manipolazione e analisi dei dati

6 Stack Scipy + Scikit-Learn NumPy: SciPy: Matplotlib: IPython: Sympy: Pandas: Supporto per vettori e matrici multidimensionali e di grandi dimensioni Algoritmi fondamentali per il calcolo scientifico Libreria per la creazione di grafici Ambiente interattivo per il calcolo scientifico Calcolo simbolico Manipolazione e analisi dei dati + Machine Learning

7 Versioni di Python Esistono due rami ufficiali di Python: Ramo 2.7: più vecchio, ma più stabile e standard; Ramo 3.6: più moderno, ma meno diffuso. Noi utilizzeremo Python 2.7.

8 Distribuzioni di Python Il modo più semplice per installare tutto l occorrente è utilizzare una distribuzione Python. Esistono diverse distribuzioni, noi utilizzeremo Anaconda.

9 Strumenti di Python Con Anaconda verranno installati diversi strumenti. Tra questi: L interprete python; La shell interattiva ipython; L IDE Spyder; Jupyter Notebook;

10 Interprete Python Si tratta dell interprete di Python. Permette di eseguire un programma Python mediante il comando: python programma.py Dove programma.py è il file di testo sorgente del programma. Alla prima esecuzione, Python compilerà il programma e genererà un file bytecode programma.pyc.

11 Shell Interattiva ipython Una versione evoluta dell interprete Python. Permette di: Interpretare comandi; Eseguire programmi Python; Analizzare il contenuto delle variabili del workspace;

12 IDE Spyder Un IDE simile a quello di MATLAB o Rstudio. Integra una shell ipython e diversi strumenti per il debugging. Ottimo per progetti di medie dimensioni.

13 Jupyter Notebook Permette di creare (mediante interfaccia web) dei notebook, ovvero degli archivi contenenti: Testo formattato; Il codice da eseguire; Le immagini dei risultati. Si tratta di uno strumento molto potente, in quanto permette di generare dei veri e propri report delle nostre analisi.

14 IDE vs Notebook Gli IDE sono ottimi per: medi o grossi progetti, con diversi moduli e classi; computazione interattiva (ad esempio elaborare un video in tempo reale). I Notebook di Jupyter sono ottimi per: documentare i processi di analisi dei dati sperimentare nuove idee; scrivere documentazione e tutorials.