Tutorial di Data Science

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.

Esplora i tipi di modelli a equazioni strutturali. Impara a formulare ipotesi teoriche, costruire un modello ipotizzato, valutarne l’aderenza e interpretarne i risultati nel modeling a equazioni strutturali.

Usa LIKE per filtrare record SQL in base a corrispondenze di stringhe specifiche. Questo tutorial ti insegna a usare wildcard, NOT, LOWER, UPPER e CASE WHEN con LIKE.

Usa i t-test con campioni piccoli o varianza sconosciuta, e gli Z-test quando i campioni sono grandi e la varianza è nota.

Questo tutorial su Python Streamlit è pensato per data scientist e machine learning engineer che vogliono creare rapidamente web app senza una vasta conoscenza di sviluppo web.