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[ Stefano Pigozzi | Tema Data Analytics | Big Data Analytics | A.A. 2022/2023 | Unimore ]
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# Data analytics
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> ### Data processing e exploratory data analytics su dataset provenienti da più sorgenti
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> L’attività da svolgere consiste nel:
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> 1. Scegliere due o più dataset provenienti da due o più sorgenti.
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> * Il dataset finale deve essere costituito almeno da due file.
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> 2. Usando [pandas](https://pandas.pydata.org/) implementare le operazioni di data processing necessarie (principalmente join e selezioni) per mettere in collegamento i dataset e per preparare i dati al passo successivo
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> 3. Usando pacchetti Python quali [pandas](https://pandas.pydata.org/), [scipy](https://scipy.org/), [matplotlib](https://matplotlib.org/) e [seaborn](https://seaborn.pydata.org/) implementare attività di data cleaning, exploratory data analysis estraendo dati statistici e di visualizzazione dei risultati attraverso il quale sia possibile "raccontare qualcosa sui dati" (storytelling), eventualmente partendo da dei quesiti di ricerca.
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> L'uso dei pacchetti non deve necessariamente essere limitato alle istruzioni viste a lezione. Le documentazioni dei pacchetti stessi e i volumi messi a disposizione su Dolly fornisco spunti d’uso interessanti!
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> 4. Produrre un notebook Jupyter (https://jupyter.org/) che contenga:
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> * una introduzione all’argomento scelto, alle sorgenti dati e agli obiettivi del progetto specificando eventualmente i quesiti di ricerca
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> * una sezione per ogni fase del progetto di data analytics
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## [Vedi README.ipynb](README.ipynb)
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