Tutorial di Data Science

Scopri le stringhe in R: regole, concatenazione, proprietà essenziali, estrazione e sostituzione di stringhe e formattazione di una stringa.

In Python, usa il metodo .encode() su una stringa per convertirla in byte, specificando facoltativamente la codifica desiderata (UTF-8 per impostazione predefinita).

Impara a creare subset dei data frame in R usando le parentesi [], subset() e dplyr. Include esempi di codice e un confronto dei metodi.

Creare sottoinsiemi di dataset è una competenza fondamentale per chi lavora con i dati. Impara e metti in pratica il subsetting dei dati in questo tutorial interattivo e veloce!

In questo tutorial, proverai a capire a grandi linee come funzionano le SVM e poi le implementerai usando R.

In questo tutorial imparerai i concetti statistici alla base dell’analisi di sopravvivenza e implementerai un’applicazione reale di questi metodi in R.

In questo tutorial imparerai a conoscere le Support Vector Machines, uno degli algoritmi di apprendimento supervisionato più popolari e utilizzati.

Scopri come funziona la swarm intelligence implementando ant colony optimization (ACO), particle swarm optimization (PSO) e artificial bee colony (ABC) in Python.

Impara tutto ciò che ti serve sulla generazione di dati sintetici. Scopri tecniche e strumenti che rendono i dati sintetici essenziali per IA e ML, con esempi di codice Python per iniziare subito!

Impara scripting avanzato in Python in Tableau distribuendo il modello di forecasting Facebook Prophet sul server Tableau e creando visualizzazioni dinamiche di serie temporali.

Scopri come le approssimazioni polinomiali alimentano gradient descent, XGBoost e le funzioni che il tuo computer calcola ogni giorno.

Capisci come la distribuzione t aiuta quando i campioni sono piccoli o la varianza della popolazione è sconosciuta. Confrontala con le distribuzioni normale e Z per capire quando ciascuna è appropriata.