Data Science Tutorials

Scopri tecniche, applicazioni e strumenti di data augmentation con un tutorial su TensorFlow e Keras.

Combina VLOOKUP() con IF() per un'analisi dei dati efficiente, incluse ricerche condizionali, gestione degli errori e indicizzazione dinamica delle colonne.

Scopri come usare le funzioni integrate di Excel, le formule e persino Power Query per gestire i duplicati, insieme a best practice e consigli di troubleshooting per dataset complessi.

Impara a rendere il tuo codice modulare, testabile e manutenibile comprendendo e implementando vari framework di dependency injection in Python.

Impara a usare UV, il gestore di pacchetti Python più veloce nel 2026. Scopri una gestione delle dipendenze 10x più rapida, ambienti virtuali e migrazione senza intoppi da pi

Esplora match-case in Python: guida alla sintassi, applicazioni in data science e ML e un'analisi comparativa con lo switch-case tradizionale.

Impara le basi per portare in produzione le tue pipeline di dati con Apache Airflow. Installa e configura Airflow, poi scrivi il tuo primo DAG con questo tutorial interattivo.

Velocizza il tuo codice con la programmazione asincrona in Python. Una guida passo passo ad asyncio, concorrenza, richieste HTTP efficienti e integrazione con database.

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

Scopri come interrogare e filtrare una data successiva a una data specifica in SQL. Confronta come cambia la logica "maggiore di" in MySQL, PostgreSQL e SQL Server.

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.

Esplora la nostra guida passo passo all’esecuzione di comandi esterni con il modulo subprocess di Python, completa di esempi.