Tutorial di Data Science

Scopri come la distribuzione di Bernoulli cattura esiti binari ed è applicata in tutto, dai lanci di moneta alle previsioni sui clienti.

In questo tutorial scoprirai i diversi fattori presi in considerazione prima di scegliere la tua piattaforma di Analytics, sia a livello organizzativo che individuale.

Scopri come l'aumento della complessità del modello riduce il bias ma aumenta la varianza, creando una tensione inevitabile tra underfitting e overfitting che determina se il tuo modello generalizza a nuovi dati.

La complessità temporale misura come il tempo di esecuzione di un algoritmo cresce con la dimensione dell'input, spesso espressa tramite la notazione Big-O, che fornisce un limite superiore sul caso peggiore.

Impara a implementare la ricerca binaria in Python con approcci iterativi e ricorsivi ed esplora il modulo integrato bisect per funzioni di ricerca binaria efficienti e già pronte.

Impara a mostrare visivamente la relazione tra due variabili, come interagiscono tra loro e dove si concentrano i punti dati.

Implementa una piccola blockchain in R e scopri com’è fatta una blockchain e alcuni dei concetti chiave alla base!

In questo tutorial imparerai a usare il pacchetto boot per ottenere diversi tipi di intervalli di confidenza bootstrap.

Scopri i box plot in R: cosa sono, quando usarli, come implementarli e in cosa differiscono dagli istogrammi.

In questo tutorial imparerai a creare un chatbot con chatterbot in Python.

Impara a trasformare e caricare (ETL) una pipeline di dati da zero usando R e SQLite per raccogliere tweet in tempo reale e salvarli per analisi future.

Scopri cosa significa cardinalità e come influisce su elaborazione dei dati, analisi e machine learning. Impara strategie e tecniche pratiche per gestire l’alta cardinalità, dal preprocessing a strumenti avanzati di ottimizzazione.