Tutorial di analisi dei dati

Questo tutorial passo dopo passo ti mostra come configurare e usare Jupyter Notebook su Amazon Web Services (AWS) EC2 con GPU per il deep learning.

Scopri come usare la curva di domanda per svelare la relazione tra prezzo e quantità venduta e usa questa conoscenza per guidare decisioni più intelligenti in mercati competitivi. Esplora metodi per trovare il prezzo ottimale che massimizza i ricavi complessivi.

Esplora il ruolo del determinante nelle operazioni con le matrici, nella geometria e nei metodi computazionali, con calcoli passo passo in Python e R.

Scopri le tecniche per gestire un dataset sbilanciato.

Esplora i fondamenti dell’eigendecomposition e le sue applicazioni in data science e machine learning.

L'errore non-numeric argument to binary operator in R si verifica quando provi a fare operazioni aritmetiche su dati non numerici, come una stringa di caratteri o un fattore.

Esplora il valore intero massimo di Python, inclusi i limiti di sistema e l'attributo sys.maxsize.

Per creare un grafico a scatola e baffi in Excel, seleziona i dati, apri la scheda Insert, clicca su Recommended Charts, scegli il grafico Box & Whisker e premi OK.

Analizza l'intensità e la direzione delle relazioni tra variabili usando gli strumenti integrati di Excel.

Creiamo modelli di dati formattando i dati, creando relazioni, usando Power Query e sfruttando Power Pivot per un'integrazione e un'analisi dei dati senza interruzioni.

Scopri come migliorare l’analisi dei dati con lo slicer di Excel. Impara tecniche avanzate per creare dashboard dinamiche e semplificare il tuo flusso di lavoro.

Impara le basi dell’Exploratory Data Analysis (EDA) in Python con Pandas, Matplotlib e NumPy: campionamento, feature engineering, correlazioni, ecc.