Domande Frequenti

Se hai mai programmato prima, direi 2-3 settimane di studio regolare. Se è la tua prima volta con Python, calcolati 4-6 settimane per consolidare i fondamenti e poi iniziare con dati reali. Dipende molto da quanto tempo dedichi ogni settimana, ma i nostri corsi sono strutturati per portarti da zero a uno script funzionante il più velocemente possibile.

Excel va bene per piccoli dataset, ma quando lavori con migliaia di righe di dati di mercato, Python diventa molto più veloce e affidabile. Con Pandas puoi importare dati da API, pulirli e analizzarli in pochi secondi. È come passare da tagliare legna con un coltello a usare una motosega: lo stesso risultato, ma incomparabilmente più efficiente.

Dipende dai dati che ti servono. Per quotazioni di borsa italiana, Borsa Italiana mette a disposizione dati storici, oppure puoi usare API internazionali come Alpha Vantage o Finnhub che hanno dati su azioni italiane. Nel nostro corso ti mostriamo come connetterti a queste fonti e importare i dati direttamente in un DataFrame Pandas, pronti per l'analisi.

La logica è la stessa, ma i passaggi tecnici sono leggermente diversi. Windows richiede un po' più di attenzione con il Path, Mac e Linux sono un po' più semplici. Ti mostriamo come fare su tutti e tre i sistemi, passo per passo, senza dare per scontato niente.

Sì, è esattamente l'idea. Nel corso non usiamo dataset finti: lavoriamo con dati storici di veri titoli italiani e indici come il FTSE MIB. Finito il corso, avrai già gli script pronti da adattare ai tuoi interessi specifici e potrai iniziare subito a fare analisi serie sui dati di mercato che ti interessano.

Certo. Contattaci pure se hai dubbi su come configurare l'ambiente, se uno script non funziona come ti aspetti, o se vuoi consiglio su come affrontare un problema specifico di analisi dati. Siamo qui per aiutarti a passare dall'idea al codice che funziona.