Tutorial di Data Science

Scopri come il bootstrapping migliora la stima degli intervalli di confidenza e degli errori standard. Impara a distinguere tra tecniche di bootstrapping parametrico e non parametrico e a conoscere il bootstrapping nelle previsioni su serie temporali.

Scopri come il breadth-first search esplora sistematicamente nodi e archi nei grafi. Impara il suo approccio per livelli per garantire il percorso più breve nelle reti non pesate. Applica il BFS in data science, IA e networking.

Scopri come la distribuzione binomiale modella molteplici esiti binari ed è usata in campi come finanza, sanità e machine learning.

Con Chroma DB puoi gestire facilmente documenti testuali, convertire il testo in embedding ed eseguire ricerche per similarità.

Impara a convertire stringhe in oggetti datetime in Python usando strptime(), dateutil e pandas con esempi di codice pratici.

Scopri perché il numero di Eulero è ovunque — dal banking e dalla biologia al machine learning e alla meteorologia — e come questa costante alimenta crescita e cambiamento continui.

Un tutorial per principianti che dimostra come funziona il controllo di versione con Git e perché è fondamentale per i progetti di data science.

Questa è una guida per principianti pensata per evitarti grattacapi e farti risparmiare tempo prezioso se decidi di installare R da solo.

In questo tutorial, scopri come applicare il clustering k-means con scikit-learn in Python

Scopri le funzioni di perdita nel machine learning, la differenza tra loss e cost function, i tipi come MSE e MAE e le loro applicazioni nei compiti di ML.

Esplora le differenze tra media e mediana, scopri le loro applicazioni nell’analisi dei dati e come scegliere la misura giusta per diversi scenari.

.loc seleziona i dati usando i nomi di righe e colonne (etichette), mentre .iloc usa indici numerici (posizioni). Scopri come usare entrambi con esempi.