Tutorial di Data Science

Pronto a iniziare il tuo percorso con pandas? Ecco una guida passo dopo passo per partire.

Un tutorial pratico su PySpark: installa PySpark, esplora i dati con i DataFrame e costruisci un modello di clustering K-Means per la segmentazione clienti.

In questo tutorial imparerai esclusivamente le istruzioni if else in Python.

Scopri come usare i metodi .append() e .extend() per aggiungere elementi a una lista.

Impara le basi della programmazione orientata agli oggetti in Python: classi, oggetti, attributi e metodi spiegati passo dopo passo con esempi di codice.

Impara a usare in modo efficace le list comprehension in Python per creare liste, sostituire i (nidificati) cicli for e le funzioni map(), filter() e reduce(), ...!

Impara a leggere e scrivere file Excel in Python con openpyxl. Questa guida copre formule, grafici, formattazione delle celle e manipolazione dei fogli con esempi pratici

Scopri le basi di PyTorch, dando anche uno sguardo approfondito a come funzionano le reti neurali. Inizia oggi con PyTorch.

Esplora l’analisi dei dati con Python. I DataFrame di Pandas rendono facile manipolare i tuoi dati: dalla selezione o sostituzione di colonne e indici al reshaping dei dati.

Scopri cosa significa R-quadro nell’analisi di regressione, come calcolarlo e quando usarlo per valutare le prestazioni del modello. Confrontalo con metriche correlate con esempi in R e Python.

Impara la regressione lineare semplice. Padroneggia l’equazione del modello, comprendi ipotesi e diagnostiche chiave e scopri come interpretare efficacemente i risultati.

Impara le basi dei 25 comandi SQL più popolari e come usarli.