Tutorial su Python

In questo tutorial imparerai ad analizzare e mostrare i dati con Tableau e a prendere decisioni migliori e basate sui dati.

L’analisi dei cluster è un problema importante nell’analisi dei dati. I data scientist usano il clustering per identificare server malfunzionanti, raggruppare geni con pattern di espressione simili o per molte altre applicazioni.

Impara a usare DeepEval per creare test di rilevanza in stile Pytest, valutare gli output degli LLM con la metrica G-eval e fare benchmark di Qwen 2.5 usando MMLU.

Questo tutorial su Keras ti introduce al deep learning in Python: impara a preprocessare i dati, modellare, valutare e ottimizzare le reti neurali.

Scopri le statistiche di base necessarie per Data Science e Machine Learning in Python.

Esplora concetti matematici di base per data science e deep learning come scalare e vettore, determinante, decomposizione ai valori singolari e altro ancora.

Scopri gli elementi essenziali della depth-first search per navigare grafi e alberi. Implementa la DFS in Python usando ricorsione e iterazione e scopri come si confronta con la breadth-first search e l’algoritmo di Dijkstra.

Learn all about the Python Dictionary and its potential. You will also learn how to create word frequency using the Dictionary.

L'algoritmo di Dijkstra aiuta a trovare il percorso più breve tra due punti in una rete, come individuare il tragitto più rapido su una mappa, controllando e aggiornando le distanze passo dopo passo.

In questo tutorial imparerai a scoprire i topic nascosti nei documenti usando la Latent Semantic Analysis in Python.

Sbloccare la potenza dei sistemi distribuiti scalabili: una guida al framework Ray in Python

Scopri le tecniche per gestire un dataset sbilanciato.