Tutorial di Data Science

Esplora la storia, l’impatto e il futuro della legge di Moore e scopri come continua a plasmare la potenza di calcolo di fronte a limiti fisici ed economici.

Scopri l’impatto della multicollinearità sui modelli di regressione. Esplora le tecniche per rilevarla e mantenere l’affidabilità del modello. Impara ad affrontarla con soluzioni pratiche.

Scopri l'importanza della modellazione multilivello nell'analisi di strutture di dati gerarchiche. Impara come tenere conto della variabilità all'interno e tra gruppi usando effetti fissi e casuali. Applica questi concetti per ottenere insight più profondi in campi come istruzione, sanità e scienze sociali.

Scopri quando usare la regressione lineare multivariata, comprendine le basi matematiche e implementala in Python con esempi pratici.

In questo tutorial imparerai come installare MySQL, creare database e creare tabelle, e molto altro.

Scopri le particolarità della distribuzione binomiale negativa e le sue applicazioni. Impara a modellare efficacemente i dati di conteggio. Esplora esempi pratici e supporti visivi per migliorare la comprensione.

Questo tutorial su NetworkX ti mostrerà come fare ottimizzazione su grafi in Python risolvendo il Chinese Postman Problem in Python.

In questo tutorial imparerai a creare un modello di Rete Neurale in R.

Scopri come NiceGUI consente agli sviluppatori Python di creare interfacce utente web senza sforzo, con elementi interattivi e aggiornamenti dei dati in tempo reale.

Scopri cos’è un test di normalità, perché conta e come usare test comuni come Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov e metodi visivi per controllare i tuoi dati + esempi in Python e R.

Impara a calcolare probabilità cumulative e densità di probabilità con NORM.DIST in Excel. Comprendi sintassi, argomenti chiave ed esempi reali.

Scopri le matrici ortogonali con esempi pratici e applicazioni reali nell'algebra lineare e nella data science.