Tutorial di Data Science

Scopri gli strumenti essenziali per Python per lo sviluppo software, lo scraping e lo sviluppo web, l’analisi e la visualizzazione dei dati e il machine learning.

Scopri insight azionabili nascosti in dati di segnale complessi filtrando il rumore, scegliendo visualizzazioni appropriate, trovando pattern nel dominio del tempo e della frequenza e altro ancora, usando l’elaborazione dei segnali.

Scopri definizione, formula, proprietà chiave, coordinate omogenee e applicazioni delle trasformazioni affini in grafica, visione artificiale, robotica e preprocessing dei dati.

Il tutorial su Apache Spark ti introduce all’elaborazione di big data, all’analisi e al ML con PySpark.

Esplora il ruolo della media aritmetica nell'analisi dei dati. Scopri formula, applicazioni e come si confronta con altri tipi di medie e misure statistiche, e quando ciascuna è più utile.

Scopri gli array in R, inclusa l'indicizzazione con esempi, insieme alla creazione e somma di matrici e alla funzione apply().

Scopri i Sistemi Immunitari Artificiali (AIS) e come implementarli in Python per attività come il rilevamento di anomalie e l’ottimizzazione.

Esercitati con l'autocorrelazione in R usando il materiale del corso Introduction to Time Series Analysis di DataCamp.

Scopri perché dovresti usare Amazon Web Services Elastic Compute Cloud (EC2) e come configurare un ambiente base per data science su un'istanza Windows.

Allena le competenze di programmazione di base in R usando il materiale del corso gratuito di DataCamp Model a Quantitative Trading Strategy in R.

Impara le basi di Scala, inclusa la sintassi, come configurare un ambiente e i vari tipi di dati comuni.

Impara le basi dei database SQLite: dai dot command di SQLite a un esempio delle loro applicazioni pratiche usando l'interfaccia a riga di comando.