TRASFORMA PYTHON IN UNA COMPETENZA REALE.

Percorsi pratici di Python, Data Analysis e finanza basati su esercizi, problemi concreti e progetti reali.

PYTHON · DATA ANALYSIS · FINANCE & RISK

IMPARARE SIGNIFICA FARE.

Ho creato Gloria Coding con un'idea molto semplice: la programmazione non si impara guardando qualcuno programmare.

Per questo nei miei percorsi la teoria è sempre accompagnata dalla pratica: spiegazioni chiare, esercizi, applicazioni e progetti che ti permettono di utilizzare davvero quello che hai imparato.

Che tu stia iniziando da zero o voglia utilizzare Python in un ambito specifico, il mio obiettivo è aiutarti a passare dal "ho capito come funziona" al "so farlo da solo".

I percorsi di formazione

Scegli il percorso giusto per i tuoi obiettivi.

Python Accelerator

Parti da zero.

Il percorso per chi inizia da zero e vuole costruire solide basi di programmazione con Python.

  • Sintassi base di Python
  • +100 esercizi e live settimanali
  • 3 progetti finali
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Data Analytics Accelerator

Lavora con i dati.

Il percorso per chi vuole imparare ad analizzare dati reali con Python e SQL.

  • Analisi, pulizia e visualizzazione dei dati con Python
  • Database e analisi dei dati con SQL
  • 4 project lab
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Python for Risk

Applica Python al Risk.

Il percorso per chi vuole imparare ad applicare Python al Risk Management.

  • Market Risk e Credit Risk con Python
  • Preparazione al colloquio tecnico
  • 3 progetti finali
Scopri il percorso →

Non sai quale percorso fa per te?

Raccontami il tuo punto di partenza e i tuoi obiettivi e ti aiuterò a capire quale percorso è più adatto a te.

  • Afghanistan+93
  • Albania+355
  • Algeria+213
  • Andorra+376
  • Angola+244
  • Antigua e Barbuda+1268
  • Arabia Saudita+966
  • Argentina+54
  • Armenia+374
  • Aruba+297
  • Australia+61
  • Austria+43
  • Azerbaigian+994
  • Bahamas+1242
  • Bahrein+973
  • Bangladesh+880
  • Barbados+1246
  • Belgio+32
  • Belize+501
  • Benin+229
  • Bhutan+975
  • Bielorussia+375
  • Bolivia+591
  • Bosnia ed Erzegovina+387
  • Botswana+267
  • Brasile+55
  • Brunei+673
  • Bulgaria+359
  • Burkina Faso+226
  • Burundi+257
  • Cambogia+855
  • Camerun+237
  • Canada+1
  • Capo Verde+238
  • Caraibi Olandesi+599
  • Cechia+420
  • Ciad+235
  • Cile+56
  • Cina+86
  • Cipro+357
  • Città del Vaticano+39
  • Colombia+57
  • Comore+269
  • Congo - Kinshasa+243
  • Congo-Brazzaville+242
  • Corea del Nord+850
  • Corea del Sud+82
  • Costa d’Avorio+225
  • Costa Rica+506
  • Croazia+385
  • Cuba+53
  • Curaçao+599
  • Danimarca+45
  • Dominica+1767
  • Ecuador+593
  • Egitto+20
  • El Salvador+503
  • Emirati Arabi Uniti+971
  • Eritrea+291
  • Estonia+372
  • Eswatini+268
  • Etiopia+251
  • Figi+679
  • Filippine+63
  • Finlandia+358
  • Francia+33
  • Gabon+241
  • Gambia+220
  • Georgia+995
  • Germania+49
  • Ghana+233
  • Giamaica+1876
  • Giappone+81
  • Gibilterra+350
  • Gibuti+253
  • Giordania+962
  • Grecia+30
  • Grenada+1473
  • Guadalupa+590
  • Guam+1671
  • Guatemala+502
  • Guinea+224
  • Guinea Equatoriale+240
  • Guinea-Bissau+245
  • Guyana+592
  • Guyana Francese+594
  • Haiti+509
  • Honduras+504
  • India+91
  • Indonesia+62
  • Iran+98
  • Iraq+964
  • Irlanda+353
  • Islanda+354
  • Isole Fær Øer+298
  • Isole Marshall+692
  • Isole Salomone+677
  • Israele+972
  • Italia+39
  • Kazakistan+7
  • Kenya+254
  • Kirghizistan+996
  • Kiribati+686
  • Kosovo+383
  • Kuwait+965
  • Laos+856
  • Lesotho+266
  • Lettonia+371
  • Libano+961
  • Liberia+231
  • Libia+218
  • Liechtenstein+423
  • Lituania+370
  • Lussemburgo+352
  • Macedonia del Nord+389
  • Madagascar+261
  • Malawi+265
  • Malaysia+60
  • Maldive+960
  • Mali+223
  • Malta+356
  • Marocco+212
  • Martinica+596
  • Mauritania+222
  • Mauritius+230
  • Messico+52
  • Micronesia+691
  • Moldavia+373
  • Monaco+377
  • Mongolia+976
  • Montenegro+382
  • Mozambico+258
  • Myanmar (Birmania)+95
  • Namibia+264
  • Nauru+674
  • Nepal+977
  • Nicaragua+505
  • Niger+227
  • Nigeria+234
  • Norvegia+47
  • Nuova Caledonia+687
  • Nuova Zelanda+64
  • Oman+968
  • Paesi Bassi+31
  • Pakistan+92
  • Palau+680
  • Panama+507
  • Papua Nuova Guinea+675
  • Paraguay+595
  • Perù+51
  • Polinesia Francese+689
  • Polonia+48
  • Portogallo+351
  • Portorico+1
  • Qatar+974
  • RAS di Hong Kong+852
  • RAS di Macao+853
  • Regno Unito+44
  • Repubblica Centrafricana+236
  • Repubblica Dominicana+1
  • Riunione+262
  • Romania+40
  • Ruanda+250
  • Russia+7
  • Saint Kitts e Nevis+1869
  • Saint Lucia+1758
  • Saint Vincent e Grenadine+1784
  • Saint-Pierre e Miquelon+508
  • Samoa+685
  • San Marino+378
  • São Tomé e Príncipe+239
  • Senegal+221
  • Serbia+381
  • Seychelles+248
  • Sierra Leone+232
  • Singapore+65
  • Siria+963
  • Slovacchia+421
  • Slovenia+386
  • Somalia+252
  • Spagna+34
  • Sri Lanka+94
  • Stati Uniti+1
  • Sud Sudan+211
  • Sudafrica+27
  • Sudan+249
  • Suriname+597
  • Svezia+46
  • Svizzera+41
  • Tagikistan+992
  • Taiwan+886
  • Tanzania+255
  • Territori Palestinesi+970
  • Territorio Britannico dell’Oceano Indiano+246
  • Thailandia+66
  • Timor Est+670
  • Togo+228
  • Tonga+676
  • Trinidad e Tobago+1868
  • Tunisia+216
  • Turchia+90
  • Turkmenistan+993
  • Tuvalu+688
  • Ucraina+380
  • Uganda+256
  • Ungheria+36
  • Uruguay+598
  • Uzbekistan+998
  • Vanuatu+678
  • Venezuela+58
  • Vietnam+84
  • Yemen+967
  • Zambia+260
  • Zimbabwe+263
Python Accelerator
Data Analytics Accelerator
Python For Risk

Il mio metodo

Un metodo basato sulla pratica.

Nei miei percorsi non voglio che tu ti limiti a guardare ore di videolezioni o a copiare il codice che scrivo io.

Il mio metodo si basa sulla pratica costante: impari un concetto, lo metti subito alla prova e, passo dopo passo, inizi a utilizzarlo in autonomia.

01 — Lezioni

Spiegazioni chiare e progressive

Nulla viene dato per scontato. Ogni concetto viene introdotto passo dopo passo e accompagnato da esempi pratici, per costruire basi solide prima di passare agli argomenti successivi.

02 — Esercizi

Difficoltà crescente, pensiero logico

Partirai da problemi più semplici fino ad arrivare a situazioni concrete, per capire non solo come funziona Python, ma come utilizzarlo per risolvere problemi reali.

03 — Progetti

Dal singolo esercizio al portfolio

Metti insieme le competenze acquisite lavorando su problemi e dataset reali più complessi, realizzando progetti completi da inserire nel tuo portfolio.

04 — Supporto

Non sei mai solo

Durante il percorso hai uno spazio dedicato in cui confrontarti, fare domande e ricevere supporto — senza restare bloccato davanti a dubbi ed errori.

L'obiettivo?

Portarti dal "ho capito" al "so farlo da solo".

Chi sono

Data Scientist e docente di Python.

Sono Data Scientist e docente di Python, con una formazione in Data Science e diversi anni di esperienza nell'insegnamento della programmazione.

Negli anni ho aiutato studenti e professionisti ad avvicinarsi a Python e a sviluppare competenze più avanzate, applicandolo anche alla Data Analysis e alla finanza.

Il mio approccio parte da un principio semplice: nulla va dato per scontato. Spiegazioni chiare, tanta pratica e un obiettivo preciso: aiutarti a trasformare ciò che impari in qualcosa che sai fare davvero.

200+

Studenti formati

3

Percorsi di formazione

5+

Anni di esperienza

Da dove vuoi iniziare?

Dalle basi di Python fino alle sue applicazioni nella Data Analysis e nella finanza.

Scegli il percorso più adatto ai tuoi obiettivi.

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Dicono di me

Cosa dicono gli studenti.

  • Afghanistan+93
  • Albania+355
  • Algeria+213
  • Andorra+376
  • Angola+244
  • Antigua e Barbuda+1268
  • Arabia Saudita+966
  • Argentina+54
  • Armenia+374
  • Aruba+297
  • Australia+61
  • Austria+43
  • Azerbaigian+994
  • Bahamas+1242
  • Bahrein+973
  • Bangladesh+880
  • Barbados+1246
  • Belgio+32
  • Belize+501
  • Benin+229
  • Bhutan+975
  • Bielorussia+375
  • Bolivia+591
  • Bosnia ed Erzegovina+387
  • Botswana+267
  • Brasile+55
  • Brunei+673
  • Bulgaria+359
  • Burkina Faso+226
  • Burundi+257
  • Cambogia+855
  • Camerun+237
  • Canada+1
  • Capo Verde+238
  • Caraibi Olandesi+599
  • Cechia+420
  • Ciad+235
  • Cile+56
  • Cina+86
  • Cipro+357
  • Città del Vaticano+39
  • Colombia+57
  • Comore+269
  • Congo - Kinshasa+243
  • Congo-Brazzaville+242
  • Corea del Nord+850
  • Corea del Sud+82
  • Costa d’Avorio+225
  • Costa Rica+506
  • Croazia+385
  • Cuba+53
  • Curaçao+599
  • Danimarca+45
  • Dominica+1767
  • Ecuador+593
  • Egitto+20
  • El Salvador+503
  • Emirati Arabi Uniti+971
  • Eritrea+291
  • Estonia+372
  • Eswatini+268
  • Etiopia+251
  • Figi+679
  • Filippine+63
  • Finlandia+358
  • Francia+33
  • Gabon+241
  • Gambia+220
  • Georgia+995
  • Germania+49
  • Ghana+233
  • Giamaica+1876
  • Giappone+81
  • Gibilterra+350
  • Gibuti+253
  • Giordania+962
  • Grecia+30
  • Grenada+1473
  • Guadalupa+590
  • Guam+1671
  • Guatemala+502
  • Guinea+224
  • Guinea Equatoriale+240
  • Guinea-Bissau+245
  • Guyana+592
  • Guyana Francese+594
  • Haiti+509
  • Honduras+504
  • India+91
  • Indonesia+62
  • Iran+98
  • Iraq+964
  • Irlanda+353
  • Islanda+354
  • Isole Fær Øer+298
  • Isole Marshall+692
  • Isole Salomone+677
  • Israele+972
  • Italia+39
  • Kazakistan+7
  • Kenya+254
  • Kirghizistan+996
  • Kiribati+686
  • Kosovo+383
  • Kuwait+965
  • Laos+856
  • Lesotho+266
  • Lettonia+371
  • Libano+961
  • Liberia+231
  • Libia+218
  • Liechtenstein+423
  • Lituania+370
  • Lussemburgo+352
  • Macedonia del Nord+389
  • Madagascar+261
  • Malawi+265
  • Malaysia+60
  • Maldive+960
  • Mali+223
  • Malta+356
  • Marocco+212
  • Martinica+596
  • Mauritania+222
  • Mauritius+230
  • Messico+52
  • Micronesia+691
  • Moldavia+373
  • Monaco+377
  • Mongolia+976
  • Montenegro+382
  • Mozambico+258
  • Myanmar (Birmania)+95
  • Namibia+264
  • Nauru+674
  • Nepal+977
  • Nicaragua+505
  • Niger+227
  • Nigeria+234
  • Norvegia+47
  • Nuova Caledonia+687
  • Nuova Zelanda+64
  • Oman+968
  • Paesi Bassi+31
  • Pakistan+92
  • Palau+680
  • Panama+507
  • Papua Nuova Guinea+675
  • Paraguay+595
  • Perù+51
  • Polinesia Francese+689
  • Polonia+48
  • Portogallo+351
  • Portorico+1
  • Qatar+974
  • RAS di Hong Kong+852
  • RAS di Macao+853
  • Regno Unito+44
  • Repubblica Centrafricana+236
  • Repubblica Dominicana+1
  • Riunione+262
  • Romania+40
  • Ruanda+250
  • Russia+7
  • Saint Kitts e Nevis+1869
  • Saint Lucia+1758
  • Saint Vincent e Grenadine+1784
  • Saint-Pierre e Miquelon+508
  • Samoa+685
  • San Marino+378
  • São Tomé e Príncipe+239
  • Senegal+221
  • Serbia+381
  • Seychelles+248
  • Sierra Leone+232
  • Singapore+65
  • Siria+963
  • Slovacchia+421
  • Slovenia+386
  • Somalia+252
  • Spagna+34
  • Sri Lanka+94
  • Stati Uniti+1
  • Sud Sudan+211
  • Sudafrica+27
  • Sudan+249
  • Suriname+597
  • Svezia+46
  • Svizzera+41
  • Tagikistan+992
  • Taiwan+886
  • Tanzania+255
  • Territori Palestinesi+970
  • Territorio Britannico dell’Oceano Indiano+246
  • Thailandia+66
  • Timor Est+670
  • Togo+228
  • Tonga+676
  • Trinidad e Tobago+1868
  • Tunisia+216
  • Turchia+90
  • Turkmenistan+993
  • Tuvalu+688
  • Ucraina+380
  • Uganda+256
  • Ungheria+36
  • Uruguay+598
  • Uzbekistan+998
  • Vanuatu+678
  • Venezuela+58
  • Vietnam+84
  • Yemen+967
  • Zambia+260
  • Zimbabwe+263
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competenza reale.

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Gloria Longo, Data Scientist e docente di Python
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01 / LE TUE PRIME RIGHE DI CODICE

Python Accelerator

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  • Sintassi base di Python
  • 100+ esercizi e LIVE settimanali
  • 3 progetti finali
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03 / DALLA TEORIA ALL’APPLICAZIONE

Python for Risk

Il percorso per chi vuole imparare ad applicare Python al Risk Management.

  • Market Risk e Credit Risk con Python
  • Preparazione al colloquio tecnico
  • 3 progetti finali
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IL MIO METODO

Dal “ho capito”
al “so farlo da solo”.

Nei miei percorsi non voglio che tu ti limiti a guardare ore di videolezioni o a copiare il codice che scrivo io. Il mio metodo si basa sulla pratica costante: impari un concetto, lo metti subito alla prova e, passo dopo passo, inizi a utilizzarlo in autonomia.

01

Lezioni

Spiegazioni chiare e progressive, in cui nulla viene dato per scontato. Ogni concetto viene introdotto passo dopo passo e accompagnato da esempi pratici, per costruire basi solide prima di passare agli argomenti successivi.

02

Esercizi

Esercizi di difficoltà crescente per allenare il pensiero logico e imparare a costruire una soluzione passo dopo passo. Partirai da problemi più semplici fino ad arrivare a situazioni concrete, per capire non solo come funziona Python, ma come utilizzarlo per risolvere problemi reali.

03

Progetti

Metti insieme le competenze acquisite lavorando su problemi e dataset reali più complessi, passando dal singolo esercizio alla realizzazione di progetti completi da inserire nel tuo portfolio.

04

Supporto

Durante il percorso non sei lasciato solo davanti a dubbi ed errori: hai uno spazio dedicato in cui confrontarti, fare domande e ricevere supporto.

Gloria al lavoro con il suo computer
CHI SONO

Ciao, sono Gloria.
La pratica è il mio
punto di partenza.

Sono Data Scientist e docente di Python, con una formazione in Data Science e diversi anni di esperienza nell'insegnamento della programmazione.

Negli anni ho aiutato studenti e professionisti ad avvicinarsi a Python e a sviluppare competenze più avanzate, applicandolo anche alla Data Analysis e alla finanza.

Il mio approccio parte da un principio semplice: nulla va dato per scontato. Spiegazioni chiare, tanta pratica e un obiettivo preciso: aiutarti a trasformare ciò che impari in qualcosa che sai fare davvero.

200+Studenti formati
3Percorsi di formazione
IL PROSSIMO PASSO

Parliamo dei
tuoi obiettivi.

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