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Data: 13 giugno 2023

Tipo di corso: in presenza

Orario: 14.30 - 18.30

Sede: campus di Novoli (edificio D6 - aula 1.06), Firenze

Docente

Giacomo Mazzamuto: si è laureato in Fisica all’Università di Firenze e in seguito ha conseguito il dottorato internazionale in Atomic and Molecular Photonics presso il Laboratorio Europeo di Spettroscopie Non-Lineari (LENS). Attualmente è ricercatore presso il Consiglio Nazionale delle Ricerche – Istituto Nazionale di Ottica (CNR-INO) dove lavora nel gruppo di Biofotonica occupandosi principalmente di microscopia a foglio di luce, elaborazione delle immagini, gestione dei big data e sviluppo di software. Da sempre è appassionato di informatica, programmazione e software open source.

Programma: Il corso "Python per data analysis" è un'introduzione pratica alle librerie scientifiche di uso comune per l'analisi, la visualizzazione e la manipolazione di dati e immagini. In particolare verranno illustrate alcune delle librerie open source più largamente utilizzate quali numpy, matplotlib e pandas. Numpy è un pacchetto per lavorare con matrici e array numerici e svolgere operazioni matematiche su di essi. Matplotlib è una libreria per la creazione di grafici mentre pandas fornisce strutture e metodi specifici per l’analisi e la manipolazione di dati come le serie temporali. Le esercitazioni comprenderanno esempi pratici tratti il più possibile da un contesto scientifico reale.

Prerequisiti: Il corso è riservato ai membri della comunità GARR (ricercatori, professionisti, studenti e affiliati a Università e Enti di ricerca e formazione). È consigliabile avere una conoscenza anche basilare di Python oppure di MATLAB. Le esercitazioni si svolgeranno nell’ambiente JupyterHub all’interno del browser. Per partecipare al corso occorre quindi soltanto un computer portatile con un browser recente (non è necessario installare altro).

Partecipanti: Il corso è riservato ai soli utenti che completano la loro prenotazione al seguente link: CLICCA QUI PER PRENOTARE LA PARTECIPAZIONE IN PRESENZA

Iscrizione spontanea (Studente)
Iscrizione spontanea (Studente)