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Sotto i riflettori

DataCamp Has Acquired Optima. And We’re Changing Learning Forever.

Discover how DataCamp’s AI-native experience, powered by its acquisition of Optima, is redefining learning for individuals, teams, and organizations.

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Jonathan Cornelissen

12 novembre 2025

Più recenti
DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons

24 aprile 2026

GroupVuoi formare 2 o più persone?Prova DataCamp for Business
Tendenze

The Top 11 ChatGPT Alternatives You Can Try in 2026

A practical guide to 11 ChatGPT alternatives in 2026, with use-case guidance for research, coding, productivity, and data science.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

3 giugno 2026

How to Learn Python From Scratch in 2026: An Expert Guide

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Matt Crabtree

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Adel Nehme

25 maggio 2026

How to Learn AI From Scratch in 2026: A Complete Guide From the Experts

Find out everything you need to know about learning AI in 2026, from tips to get you started, helpful resources, and insights from industry experts.
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Adel Nehme

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Matt Crabtree

25 maggio 2023

Tutti gli articoli

Che cos’è Claude Design? Lo strumento di design AI di Anthropic, spiegato

Scopri cos’è Claude Design, come funziona, cosa puoi creare e dove si inserisce il nuovo workspace di design di Anthropic nei flussi di lavoro reali di prodotto, marketing e prototipazione.
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Khalid Abdelaty

12 maggio 2026

Claude Sonnet 4.5: test, funzionalità, accesso, benchmark e altro ancora

Scopri Claude Sonnet 4.5, il “miglior modello di coding al mondo”. Esplora nuove funzionalità, casi d’uso, benchmark e risultati dei test, oltre a uno sguardo al Claude Agents SDK e a Claude Imagine.
Matt Crabtree's photo

Matt Crabtree

12 maggio 2026

Conosci l’istruttore: Fiodar Sazanavets su Azure, ingegneria dell’AI e competenze cloud per il mondo reale

In questo episodio della serie Meet the Instructor, parliamo con Fiodar Sazanavets, software engineer specializzato in .NET, C#, Azure e ingegneria dell’AI.
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Lynn Heidmann

12 maggio 2026

Gemini 3.1: funzionalità, benchmark, test pratici e altro

Scopri Gemini 3.1 Pro, il nuovo modello di ragionamento di Google. Esplora funzionalità, benchmark, test pratici e come si confronta con Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6 e GPT-5.2.
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Khalid Abdelaty

12 maggio 2026

SubQ AI spiegato: quanto è valido l’LLM con finestra di contesto da 12M?

Il modello SubQ di Subquadratic dichiara una finestra da 12M token, efficienza 52× e prestazioni da frontier. Ecco come funziona l’architettura SSA e cosa dicono davvero i benchmark.
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Srujana Maddula

12 maggio 2026

Voxtral TTS: una guida con esempi pratici

Scopri come funziona il primo modello text-to-speech di Mistral, come si confronta con le alternative esistenti e come generare parlato con l’SDK Python tramite esempi di codice passo passo.
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Khalid Abdelaty

12 maggio 2026

Il divario di competenze in AI nel 2026: perché gran parte della formazione in AI non si traduce in capacità della forza lavoro

Il 59% dei leader enterprise afferma che la propria organizzazione ha un divario di competenze in AI nel 2026, anche se la maggior parte sta già investendo in qualche forma di formazione in AI.
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Lynn Heidmann

12 maggio 2026

Le migliori risorse DataCamp per imparare Claude: dai principianti agli avanzati

Un percorso di apprendimento curato tra i migliori tutorial, corsi e code-along di DataCamp per padroneggiare Claude e l’ecosistema Anthropic.
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Matt Crabtree

12 maggio 2026

GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: quale modello frontier dovresti usare?

Confronta GPT-5.5 di OpenAI e Gemini 3.1 Pro di Google su coding, reasoning, benchmark agentici, prezzi e limiti di contesto per aiutarti a scegliere il modello giusto.
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Derrick Mwiti

11 maggio 2026

I 10 migliori provider di API LLM: quale si adatta al tuo workflow di IA?

Una guida ai principali provider di API LLM, con un confronto tra punti di forza e limiti di provider nativi, open-source, di routing e cloud per i tuoi workflow di IA.
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Abid Ali Awan

8 maggio 2026

GPT 5.5 Instant: un aggiornamento al modello predefinito di OpenAI

L’ultimo modello predefinito di OpenAI punta su affidabilità dei fatti, risposte concise e una memoria che puoi verificare.
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Josef Waples

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Tom Farnschläder

6 maggio 2026

Apprendimento semi-supervisionato: come addestrare modelli più accurati con meno dati etichettati

L'apprendimento semi-supervisionato addestra modelli su un mix di dati etichettati e non etichettati, riducendo i costi di etichettatura e migliorando l'accuratezza in compiti come classificazione di immagini, analisi di testi e diagnosi mediche.
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Dario Radečić

4 maggio 2026