Data Science Tutorials

Scopri come usare Cofounder 2 per trasformare un’idea grezza in un’azienda strutturata con business plan, brand kit, attività di engineering, campagne di marketing e flussi di vendita grazie ad agenti AI specializzati.

GGUF impacchetta pesi del modello, dati del tokenizer e metadati in un singolo file portatile. Scopri come scegliere il giusto livello di quantizzazione e iniziare con Ollama.

Scopri come le routine di Claude Code eseguono il tuo agente di coding nel cloud a orari programmati o su evento GitHub, così le revisioni PR e gli audit finiscono anche a laptop chiuso.

Scopri come una pipeline MLOps end-to-end prevede i risultati dei Mondiali 2026, dal retraining automatico e DVC a una simulazione Monte Carlo del tabellone con 10.000 iterazioni.

Un tutorial completo sull’uso di strumenti nativi Python per operazioni CRUD asincrone e interattività HTMX.

Come funziona la random forest regression, dove fallisce e come valutarla, ottimizzarla e interpretarla. Include un’implementazione in Python e un framework di confronto tra modelli.

Scopri come accelerare l’inferenza locale di Gemma 4 31B su una singola RTX 4090 usando il decoding speculativo DFlash e Flash Attention rispetto a una configurazione di base.

La stima della densità con kernel è un metodo non parametrico per stimare la forma di una distribuzione dei dati senza assumere un modello fisso. Scopri la formula, la scelta della larghezza di banda e l’implementazione pratica in Python e R.

Una guida pratica alle assunzioni alla base della regressione logistica, alle diagnostiche che rilevano violazioni in Python e R e alle alternative da usare quando le assunzioni non tengono.

Guida pratica alla regressione a spline: come polinomi a tratti e nodi modellano relazioni non lineari, i principali tipi di spline e come adattarle in Python e R.

Una guida dettagliata su overfitting e underfitting nel machine learning, inclusi come identificare ciascuna modalità di errore, perché accade e come risolverla tramite il trade-off bias-varianza.

Una guida pratica ai GLM: cosa sono, come funzionano insieme i loro tre componenti e come adattarli e interpretarli in Python e R.