Tutorial di Data Science

Scopri come il collaborative filtering alimenta i sistemi di raccomandazione in e-commerce, streaming e altro. Impara tipi, vantaggi, sfide e implementazione in Python.

Impara a calcolare le probabilità per eventi multipli, a distinguere tra scenari AND e OR e ad applicare questi concetti a problemi reali di analisi dei dati.

Questo tutorial approfondisce l’approccio di Databricks all’AI e al Machine Learning nel Databricks Lakehouse e presenta le sue funzionalità più recenti.

Scopri come utilizzare la formattazione condizionale con una o più condizioni e come colorare le celle in base a criteri personalizzati con l'aiuto di un dataset.

Scopri gli operatori relazionali per confrontare oggetti R e gli operatori logici per combinare i valori booleani TRUE e FALSE. Costruirai anche istruzioni condizionali.

Capisci come la CFA testa i modelli teorici collegando indicatori osservati a costrutti latenti. Scopri passaggi, assunzioni ed estensioni che rendono la CFA essenziale nella validazione delle misure e nel modello di equazioni strutturali.

Questo tutorial riprende materiale dal corso Machine Learning Toolbox di DataCamp e ti permette di esercitarti con le confusion matrix in R.

In questo tutorial, imparerai con l’aiuto di un esempio come funziona l’"analisi di contingenza" o il "test chi-quadrato di indipendenza" e anche come eseguirla in modo efficiente usando R.

In questo tutorial imparerai a creare tabelle di contingenza e a testare e quantificare le relazioni che vi sono visibili.

Impara a identificare le relazioni tra variabili usando la correlazione. Scopri i diversi tipi di coefficienti di correlazione e le loro applicazioni.

Esplora la distanza coseno e la similarità coseno. Scopri calcoli, applicazioni e confronti con altre metriche. Impara a implementarle in R e Python usando numpy.

Scopri cosa sono le funzioni di costo e come e quando usarle. Include esempi pratici.