Data Science Tutorials

tqdm è una libreria Python che fornisce una barra di avanzamento veloce ed estensibile per loop e iterabili, rendendo facile visualizzare l’avanzamento del tuo codice.

Scopri i principi fondamentali, le applicazioni e i vantaggi pratici dei variational autoencoders e segui un’implementazione passo passo con PyTorch.

Esegui GLM 4.7 Flash in locale (RTX 3090) con Claude Code e Ollama in pochi minuti: niente cloud, niente lock-in, solo velocità e controllo.

Scopri le funzioni lambda in Python, il loro scopo e quando usarle. Include esempi pratici e buone pratiche per un'implementazione efficace.

Esplora i diversi metodi per filtrare e rimuovere in modo permanente le righe duplicate con SQL. Scopri le applicazioni pratiche su come rimuovere i duplicati in SQL Server, MySQL e PostgreSQL.

Scopri la potenza di XGBoost, uno dei framework di machine learning più popolari tra i data scientist, con questo tutorial passo dopo passo in Python.

Scopri le differenze chiave, le applicazioni e l’implementazione di normalizzazione e standardizzazione nel preprocessing dei dati per il machine learning.

Taglia l'hype. Impara a interpretare i benchmark LLM, orientarti tra le open leaderboard e svolgere le tue valutazioni per trovare i modelli di AI migliori per le tue esigenze.

Un tutorial completo e adatto ai principianti sulla Simulazione Monte Carlo in Microsoft Excel, con esempi, buone pratiche e tecniche avanzate.

Esegui LLM in locale (Windows, macOS, Linux) utilizzando questi framework LLM facili da usare: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan e llamafile.

Scopri le Docstring in Python. Trova diversi esempi e tipi di formato per Sphinx, Numpy e Pydoc.

Scopri come il breadth-first search esplora sistematicamente nodi e archi nei grafi. Impara il suo approccio per livelli per garantire il percorso più breve nelle reti non pesate. Applica il BFS in data science, IA e networking.