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Python è un linguaggio di Programmazione di alto livello, molto utilizzato dagli informatici, in quanto dispone di un'ampia gamma di librerie e framework che semplificano le attività più comuni, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica delle loro applicazioni invece di perdere tempo con i dettagli tecnici. Inoltre, la sua versatilità è un altro dei suoi vantaggi significativi, in quanto può essere utilizzato in una varietà di ambienti, dallo sviluppo web all'analisi dei dati e all'apprendimento automatico. 

Nasce così questo Master in Sviluppo in Python, un programma che affronta la gestione avanzata dei dati e dei tipi in Python, esplorando gli identificatori, le parole chiave, i tipi integrali e booleani, nonché la formattazione e la codifica avanzata delle strings  Inoltre, verranno esaminate collezioni come tuple, liste e dizionari, oltre a tecniche di iterazione e funzioni lambda, fornendo una solida base di fondamenti del linguaggio. 

Verrà inoltre approfondito lo sviluppo di applicazioni Python, con particolare attenzione alle best practice e alle metodologie moderne. Dall'architettura dell'applicazione al deployment e alla manutenzione, verranno trattati aspetti come la progettazione e la modellazione avanzata, la gestione delle dipendenze, i design pattern, il testing e il debugging, l'ottimizzazione delle prestazioni, le strategie di deployment e di distribuzione. 

Allo stesso modo, l'informatico si addentrerà nello sviluppo web e mobile con Python, coprendo frameworks, come Django e Flask, nonché lo sviluppo di API e servizi web. Si concentrerà anche sulla progettazione di interfacce e sull'esperienza utente (UI/UX), dall'uso di strumenti di progettazione al miglioramento dell'accessibilità e dell'usabilità. Infine, si affronterà la gestione e l'analisi dei dati, utilizzando Python e strumenti come NumPy, Pandas e Matplotlib. 

Questo titolo di studio si presenta quindi come un'opportunità unica, attraverso una proposta accademica completamente online e adattabile. Grazie a questo approccio, i professionisti potranno godere di una maggiore libertà nella gestione del proprio tempo di accesso, consentendo loro di armonizzare gli impegni quotidiani personali e lavorativi.

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La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.      

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Il programma è stato meticolosamente progettato per fornire un'esperienza completa ai laureati. Da un'immersione profonda nella sintassi e nelle funzionalità avanzate di Python, alla specializzazione nella Programmazione Orientata agli Oggetti (POO), alla progettazione di applicazioni web e mobile, alla gestione esperta dei dati con librerie come NumPy e Pandas, ogni modulo sarà attentamente strutturato per fornire solide conoscenze e competenze pratiche. Inoltre, verranno esplorati argomenti cruciali come la progettazione dell'interfaccia utente e dell'esperienza utente (UI/UX), la gestione avanzata dei dati e l'ottimizzazione delle prestazioni e dello storage.  

Non solo acquisirai una padronanza approfondita in Python, ma ti preparerai anche ad affrontare con sicurezza le sfide dinamiche del settore tecnologico”    

Modulo 1. Programmazione in Python

1.1. Creazione ed esecuzione di programmi in Python

1.1.1. Configurazione degli ambienti di sviluppo
1.1.2. Esecuzione scripts en Python
1.1.3. Strumenti di Sviluppo Integrato (IDE)

1.2. Dati in Python

1.2.1. Tipi primitivi (int, float, str)
1.2.2. Conversione e casting dei tipi di dati in Python
1.2.3. Immutabilità e memorizzazione dei dati in Python

1.3. Riferimenti agli oggetti in Python

1.3.1. Riferimenti in memoria
1.3.2. Identità v Uguaglianza
1.3.3. Gestione dei referral e raccolta dei rifiuti

1.4. Raccolta dati in Python

1.4.1. Elenchi e operazioni comuni
1.4.2. Le tuple e la loro immutabilità
1.4.3. Dizionari e accesso ai dati

1.5. Operazioni logiche in Python

1.5.1. Operatori booleani
1.5.2. Espressioni condizionali
1.5.3. Short-Circuit Evaluation

1.6. Operazioni aritmetiche in Python

1.6.1. Operazioni aritmetiche in Python
1.6.2. Operatori di divisione
1.6.3. Precedenza e associatività

1.7. Ingresso/uscita in Python

1.7.1. Lettura di dati da input standard
1.7.2. Scrittura di dati su standard output
1.7.3. Gestione dei file

1.8. Creazione e chiamata di funzioni in Python

1.8.1. Sintassi delle funzioni
1.8.2. Parametri e argomenti
1.8.3. Valori di ritorno e funzioni anonime

1.9. Uso di strings in Python

1.9.1. Manipolazione e formattazione delle strings
1.9.2. Metodi comuni di strings
1.9.3. Interpolazione e F-strings

1.10. Gestione degli errori e delle eccezioni in Python

1.10.1. Tipi comuni di eccezioni
1.10.2. Blocchi try-except
1.10.3. Creare eccezioni personalizzate

Modulo 2. Dati avanzati e controllo del flusso con Python

2.1. Identificatori e parole chiave in Python

2.1.1. Regole per i nomi delle variabili
2.1.2. Parole riservate in Python
2.1.3. Convenzioni di denominazione

2.2. Tipi integrali e booleani in Python

2.2.1. Tipi integrali
2.2.2. Operazioni booleane specifiche
2.2.3. Conversioni e rappresentazioni

2.3. Tipi in virgola mobile e numeri complessi in Python

2.3.1. Precisione e rappresentazione
2.3.2. Operazioni in virgola mobile
2.3.3. Uso dei numeri complessi nei calcoli

2.4. Formattazione e codifica delle strings in Python

2.4.1. Metodi di formattazione avanzatiMetodologia formattazione dei avanzata
2.4.2. Codifiche  Unicode e UTF-8
2.4.3. Lavoro con i caratteri speciali

2.5. Collezioni: Tuple, Elenchi e Dizionari in Python

2.5.1. Confronto e contrasto tra tipi
2.5.2. Metodi specifici per ogni tipo
2.5.3. Efficienza e selezione del tipo adeguato

2.6. Sets y Frozen Sets in Python

2.6.1. Creazione e operazioni in Sets
2.6.2. Frozen Sets
2.6.3. Applicazioni pratiche e prestazioni

2.7. Iterazione e copia di collezioni in Python

2.7.1. Loop for e comprensione delle liste
2.7.2. Copia superficiale vs. Profonda
2.7.3. Iteratori e generatori

2.8. Uso delle funzioni Lambda in Python

2.8.1. Sintassi e creazione di funzioni Lambda
2.8.2. Applicazioni in filtri e mappe
2.8.3. Limitazioni e buone pratiche

2.9. Strutture di controllo: Condizionali e loop in Python

2.9.1. Strutture if-else y elif
2.9.2. Loop while e for
2.9.3. Controllo di flusso con break, continue e else

2.10. Funzioni e metodi in Python avanzati

2.10.1. Funzioni ricorsive
2.10.2. Funzioni di ordine superiore
2.10.3. Decoratori di funzioni

Modulo 3. Programmazione Orientata agli Oggetti (POO) in Python

3.1. Programmazione Orientata agli Oggetti (POO) in Python

3.1.1. Classi e oggetti
3.1.2. Incapsulamento e astrazione
3.1.3. Programmazione Orientata agli Oggetti (POO) in Python

3.2. Creare classi e oggetti in Python

3.2.1. Le classi in Python POO
3.2.2. Metodi di istanziazione e inizializzazione
3.2.3. Attributi e metodi

3.3. Attributi e metodi in Python

3.3.1. Attributi di istanza vs. Classe
3.3.2. Metodi di istanza, di classe e statici
3.3.3. Incapsulamento e occultamento delle informazioni

3.4. Eredità e il polimorfismo in Python

3.4.1. Eredità singola e multipla
3.4.2. Sovrascrittura ed estensione dei metodi
3.4.3. Polimorfismo e Duck Typing

3.5. Proprietà e accesso agli attributi in Python

3.5.1. Getters e Setters
3.5.2. Decoratore @property
3.5.3. Controllo dell'accesso e validazione

3.6. Classi e collezioni personalizzate in Python

3.6.1. Creazione di tipi di collezioni
3.6.2. Metodi speciali (__len__, __getitem_,)
3.6.3. Iteratori personalizzati

3.7. Aggregazione e composizione nelle classi in Python

3.7.1. Relazioni tra lezioni
3.7.2. Aggregazione vs. Composizione
3.7.3. Gestione del ciclo di vita obiettivi

3.8. Uso dei decoratori nelle classi in Python

3.8.1. Decoratori per metodi
3.8.2. Decoratori di classe
3.8.3. Applicazioni e casi d'uso

3.9. Classi e metodi astratti in Python

3.9.1. Classi astratte
3.9.2. Metodi astratti e implementazione
3.9.3. Uso dell'ABC (Abstract Base Class)

3.10. Eccezioni e gestione degli errori in Python POO

3.10.1. Eccezioni personalizzate nelle classi
3.10.2. Gestione delle eccezioni nei metodi
3.10.3. Buone pratiche in materia di eccezioni e POO

Modulo 4. Sviluppo delle applicazioni in Python

4.1. Architettura dell'applicazione in Python

4.1.1. Progettazione del Software
4.1.2. Modelli architettonici comuni
4.1.3. Valutazione dei requisiti e delle esigenze

4.2. Progettazione e modellazione di applicazioni Python

4.2.1. Uso di UML e diagrammi
4.2.2. Modellazione del flusso di dati e informazioni
4.2.3. Principi SOLID e progettazione modulare

4.3. Gestione delle dipendenze e librerie in Python

4.3.1. Gestione dei pacchetti con Pip
4.3.2. Utilizzo di ambienti virtuali
4.3.3. Risolvere i conflitti di dipendenza

4.4. Modelli di progettazione nello sviluppo in Python

4.4.1. Modelli creativi, strutturali e comportamentali
4.4.2. Applicazione pratica dei modelli
4.4.3. Refactoring e modelli

4.5. Test e Debugging nelle applicazioni in Python

4.5.1. Strategie di Testing (Unitario, Integrazione”)
4.5.2. Uso di Frameworks di prova
4.5.3. Tecniche e strumenti di Debugging 

4.6. Sicurezza e autenticazione in Python

4.6.1. Sicurezza in applicazioni
4.6.2. Implementazione dell'autenticazione e autorizzazione
4.6.3. Prevenzione delle vulnerabilità

4.7. Ottimizzazione e prestazioni delle applicazioni in Python

4.7.1. Analisi delle prestazioni
4.7.2. Tecniche di ottimizzazione del codice
4.7.3. Gestione efficiente delle risorse e dei dati

4.8. Implementazione e distribuzione delle applicazioni in Python

4.8.1. Strategie di implementazione
4.8.2. Uso di container e orchestratori
4.8.3. Distribuzione e aggiornamenti continui

4.9. Manutenzione e aggiornamenti in Python

4.9.1. Gestione del ciclo di vita del Software
4.9.2. Strategie di manutenzione e refactoring
4.9.3. Aggiornamento e migrazione dei sistemi

4.10. Documentazione e supporto in Python

4.10.1. Creare documentazione efficacemente
4.10.2. Strumenti di documentazione
4.10.3. Strategie per il supporto e la comunicazione con gli utenti

Modulo 5. Sviluppo web e mobile con Python

5.1. Sviluppo web con Python

5.1.1. Struttura e componenti di una web
5.1.2. Tecnologie di sviluppo web
5.1.3. Tendenze nello sviluppo web

5.2. Framework web più diffusi Cono Python

5.2.1. Django, Flask e altre opzioni
5.2.2. Confronto e selezione dei Frameworks
5.2.3. Integrazione con Frontend

5.3. Sviluppatore FrontEnd: HTML, CSS y JavaScript con Python

5.3.1. HTML e CSS
5.3.2. JavaScript e manipolazione del DOM
5.3.3. Frameworks e biblioteche Frontend

5.4. Backend e database con Python

5.4.1. Sviluppo di Backend con Python
5.4.2. Gestione di database relazionali e non relazionali
5.4.3. Integrazione Backend-Frontend

5.5. API e servizi web con Python

5.5.1. Progettazione di API RESTful
5.5.2. Implementazione e documentazione di API
5.5.3. Consumo e sicurezza delle API

5.6. Sviluppo mobile con Python

5.6.1. Piattaforme di sviluppo mobile (Native, Ibride)
5.6.2. Strumenti e ambienti di sviluppo
5.6.3. Adattamento di applicazioni per dispositivi mobili

5.7. Piattaforme di sviluppo mobile con Python

5.7.1. Android e IOS
5.7.2. Frameworks per lo sviluppo incrociato
5.7.3. Test e Deployment su dispositivi mobili

5.8. Design e UX nelle applicazioni mobili con Python

5.8.1. Progettazione dell'interfaccia mobile
5.8.2. Usability utente ed esperienza utente con Python
5.8.3. Strumenti di prototipazione e progettazione

5.9. Test e depurazione nelle applicazioni in Python

5.9.1. Strategie di Testing su dispositivi mobili
5.9.2. Strumenti di depurazione e monitoraggio
5.9.3. Automazione dei test

5.10. Pubblicazione nei negozi di applicazioni con Python

5.10.1. Processo di pubblicazione su App Store e Google Play
5.10.2. Conformità e politiche delle app
5.10.3. Strategie di Marketing e promozione

Modulo 6. Interfaccia utente ed esperienza utente con Python

6.1. Progettazione dell'interfaccia utente con Python

6.1.1. Disegno UI con Python
6.1.2. Interazione utente-computer con Python
6.1.3. Progettazione centrata sull'utente con Python

6.2. Strumenti di progettazione UI/UX con Python

6.2.1. Software di progettazione e prototipazione
6.2.2. Strumenti di collaborazione e Feedback
6.2.3. Integrazione della progettazione nel processo di sviluppo

6.3. Progettazione reattiva e adattiva con Python

6.3.1. Tecniche di progettazione reattiva
6.3.2. Adattamento a diversi dispositivi e schermi
6.3.3. Test e garanzia della qualità

6.4. Animazioni e transizioni con Python

6.4.1. Creare animazioni efficaci con Python
6.4.2. Strumenti e librerie per le animazioni
6.4.3. Impatto su UX e prestazioni

6.5. Accessibilità e usabilità con Python

6.5.1. Accessibilità web
6.5.2. Strumenti e tecniche di valutazione
6.5.3. Implementazione delle migliori pratiche

6.6. Prototipazione e Wireframes con Python

6.6.1. Creazione di Wireframes e Mockups
6.6.2. Strumenti di prototipazione rapido
6.6.3. Test di usabilità e Feedback

6.7. Test di usabilità con Python

6.7.1. Metodi e tecniche di test di usabilità
6.7.2. Analisi e miglioramento basati sui risultati
6.7.3. Strumenti per il test di usabilità

6.8. Analisi dell'interfaccia utente con Python

6.8.1. Tecniche di analisi e Tracking
6.8.2. Interpretazione dei dati e alle metriche
6.8.3. Miglioramento continua basata sui dati

6.9. Miglioramenti basati sul Feedback con Python

6.9.1. Gestione e analisi dei Feedback
6.9.2. Cicli Feedback e miglioramento continuo
6.9.3. Strategie per l'attuazione di un cambiamento efficace

6.10. Tendenze future dell'UI/UX con Python

6.10.1. Innovazioni e tendenze emergenti
6.10.2. Impatto delle nuove tecnologie nell' UI/ UX
6.10.3. Prepararsi al futuro del design

Modulo 7. Elaborazione dei dati e Big Data con Python

7.1. Uso di Python sui dati

7.1.1. Python nella scienza dei dati e nell'analisi
7.1.2. Librerie di dati essenziali
7.1.3. Applicazioni ed esempi

7.2. Configurazione degli ambienti di sviluppo con Python

7.2.1. Installazione e strumenti Python
7.2.2. Configurazione di ambienti virtuali
7.2.3. Strumenti di Sviluppo Integrato (IDE)

7.3. Variabili, tipi di dati e operatori in Python

7.3.1. Variabili e tipi di dati primitivi
7.3.2. Struttura dei dati
7.3.3. Operatori aritmetici e logici

7.4. Controllo del Flusso: Condizionali e loop

7.4.1. Strutture di controllo condizionali (if, else, elif)
7.4.2. Loops (for, while) e controllo di flusso
7.4.3. Comprensione di liste ed espressioni generatrici

7.5. Funzioni e modularità con Python

7.5.1. Uso delle funzioni
7.5.2. Parametri, argomenti e valori di ritorno
7.5.3. Modularità e riutilizzo del codice

7.6. Gestione degli errori e delle eccezioni con Python

7.6.1. errori ed eccezioni
7.6.2. Gestione delle eccezioni con try-except
7.6.3. Creare eccezioni personalizzate

7.7. Strumento IPython

7.7.1. Strumento IPython
7.7.2. Uso degli IPython per analisi dei dati
7.7.3. Differenze con l'interprete Python standard

7.8. Jupyter Notebooks

7.8.1. Jupyter Notebooks
7.8.2. Uso dei quaderni per analisi dei dati
7.8.3. Pubblicazione dei quaderni Jupyter

7.9. Migliori pratiche di codifica Python

7.9.1. Stile e convenzioni (PEP 8)
7.9.2. Documentazione e commenti
7.9.3. Strategie di test e debug

7.10. Risorse e comunità Python

7.10.1. Risorse e documentazione online
7.10.2. Comunità e forum
7.10.3. Apprendimento e aggiornamenti in Python

Modulo 8. Strutture dei dati e funzioni in Python

8.1. Gli insiemi in Python

8.1.1. Operazioni e metodi
8.1.2. Differenze e applicazioni pratiche
8.1.3. Iterazione e comprensione

8.2. Dizionari e loro utilizzo in Python

8.2.1. Creazione e manipolazione di dizionari
8.2.2. Accesso e gestione dei dati
8.2.3. Modelli e tecniche avanzate

8.3. Comprensione di liste e dizionari in Python

8.3.1. Sintassi ed esempi
8.3.2. Efficienza e leggibilità
8.3.3. Applicazioni pratiche

8.4. Funzioni sui dati in Python

8.4.1. Creazione di funzioni
8.4.2. Campo di applicazione e spazio dei nomi
8.4.3. Funzioni anonime e Lambda

8.5. Argomenti delle funzioni e valori di ritorno in Python

8.5.1. Argomenti posizionali e nominati
8.5.2. Valori di ritorno multipli
8.5.3. Argomenti variabili e parole chiave

8.6. Funzioni Lambda e funzioni di ordine superiore in Python

8.6.1. Uso delle funzioni Lambda
8.6.2. Funzioni Map, Filter y Reduce
8.6.3. Applicazioni nell'elaborazione dei dati

8.7. Gestione dei file in Python

8.7.1. Lettura e scrittura di file
8.7.2. Gestione di file binari e di testo
8.7.3. Migliori pratiche e gestione delle eccezioni

8.8. Lettura e scrittura di file di testo e binari in Python

8.8.1. Formati e codifica dei file
8.8.2. Gestione di file di grandi dimensioni
8.8.3. Serializzazione e deserializzazione (JSON, pickle)

8.9. Contesti e operazioni sui file

8.9.1. Utilizzo del gestore di contesti (with)
8.9.2. Tecniche di elaborazione dei file
8.9.3. Sicurezza e gestione degli errori

8.10. Librerie di modellazione Python

8.10.1. Scikit-learn
8.10.2. TensorFlow
8.10.3. PyTorch

Modulo 9. Gestione dei dati in Python con NumPy e Pandas

9.1. Creazione e manipolazione Arrays in NumPy

9.1.1. NumPy
9.1.2. Operazioni di base con Array
9.1.3. Manipolazione e trasformazione di Array

9.2. Operazioni di vettorializzazione con Array

9.2.1. Vettorizzazione
9.2.2. Funzioni universali (ufunc)
9.2.3. Efficienza e prestazioni

9.3. Indicizzazione e segmentazione in NumPy

9.3.1. Accesso agli elementi e Slicing
9.3.2. Indicizzazione avanzata e booleana
9.3.3. Riordino e selezione

9.4. Serie Pandas e DataFrames

9.4.1. Pandas
9.4.2. Strutture dati in Pandas
9.4.3. Manipolazione dei DataFrames

9.5. Indicizzazione e selezione in Pandas

9.5.1. Accesso ai dati in serie e DataFrames
9.5.2. Metodi di selezione e filtraggio
9.5.3. Uso di loc e iloc

9.6. Operazioni con Pandas

9.6.1. Operazioni aritmetiche e allineamento
9.6.2. Funzioni di aggregazione e statistiche
9.6.3. Trasformazioni e applicazione di funzioni

9.7. Gestione di dati incompleti in Pandas

9.7.1. Rilevamento e gestione dei valori nulli
9.7.2. Riempimento e cancellazione di dati incompleti
9.7.3. Strategie per la gestione dei dati incompleti

9.8. Funzioni e applicazioni in Pandas

9.8.1. Concatenazione e unione di dati
9.8.2. Raggruppamento e aggregazione (groupby)
9.8.3. Pivot Tables y Crosstabs

9.9. Visualizzazione con Matplotlib

9.9.1. Matplotlib
9.9.2. Creazione e personalizzazione dei grafici
9.9.3. Integrazione con Pandas

9.10. Personalizzazione dei grafici in Matplotlib

9.10.1. Stili e configurazioni
9.10.2. Grafici avanzati (scatter, bar, ecc.)
9.10.3. Creare visualizzazioni complesse

Modulo 10. Tecniche avanzate e applicazioni pratiche in NumPy e Pandas

10.1. Caricamento dei dati da diverse fonti

10.1.1. Importazione da CSV, Excel e database
10.1.2. Lettura di dati da API e web
10.1.3. Strategie per la gestione dei big data

10.2. Archiviazione di dati in Python

10.2.1. Esportazione in diversi formati
10.2.2. Efficienza di memorizzazione
10.2.3. Sicurezza e privacy dei dati

10.3. Strategie di pulizia dei dati in Python

10.3.1. Identificare e correggere le incongruenze
10.3.2. Normalizzazione e trasformazione dei dati
10.3.3. Automazione dei processi di pulizia

10.4. Trasformazione avanzata dei dati in Pandas

10.4.1. Tecniche di manipolazione e trasformazione
10.4.2. Combinazione e ristrutturazione di DataFrames
10.4.3. Uso di espressioni regolari in Pandas

10.5. Combinazione di DataFrames in Pandas

10.5.1. Merge, Join e concatenazione
10.5.2. Gestione dei conflitti e chiavi
10.5.3. Strategie di combinazione efficienti

10.6. Trasformazione avanzata pivot dei dati in Pandas

10.6.1. Pivot e Melt
10.6.2. Tecniche di Reshape e trasposizione
10.6.3. Applicazioni nell' analisi dei dati

10.7. Serie temporali in Pandas

10.7.1. Gestione dei tempi e delle scadenze
10.7.2. Resampling e Window Functions
10.7.3. Analisi delle tendenze e della stagionalità

10.8. Uso avanzato deill’indice in Pandas

10.8.1. Indici multilivello e gerarchici
10.8.2. Selezione e manipolazione avanzata
10.8.3. Ottimizzazione delle query

10.9. Strategie di ottimizzazione di prestazioni

10.9.1. Miglioramento della velocità e dell'efficienza
10.9.2. Uso di Cython e Numba
10.9.3. Parallelizzazione ed elaborazione distribuita

10.10. Progetti pratici di manipolazione dei dati

10.10.1. Sviluppo di esempi reali
10.10.2. Integrazione di tecniche Python
10.10.3. Strategie per risolvere problemi di dati complessi

Questo programma innovativo si adatterà a te per tenerti aggiornato sulle ultime tendenze e tecnologie, assicurandoti di essere all'avanguardia nell'innovazione dello sviluppo del Software”