Data Science Tutorials

Scopri come usare la funzione SQL RANK() per assegnare classifiche alle righe, gestire i pari merito e confrontarla con DENSE_RANK() e ROW_NUMBER().

Una panoramica pratica della regolarizzazione nel machine learning: cos'è, come funziona e quando usare L1, L2 ed Elastic Net per costruire modelli che generalizzano.

Scopri cos'è una funzione obiettivo, come funziona nell'ottimizzazione e nel machine learning, e come definirla e interpretarla con esempi reali.

Impara a creare e usare le tabelle pivot in Google Sheets per riassumere, analizzare ed esplorare i tuoi dati.

Un approfondimento sull'architettura ResNet: come l'apprendimento residuale e le skip connection risolvono i problemi di gradiente che svanisce e degrado che rendono difficile l'addestramento di reti neurali profonde.

Una guida che copre i controlli proattivi essenziali su replica, prestazioni e backup per mantenere la tua piattaforma dati solida e affidabile.

Questa guida ti accompagna in approcci sicuri basati su formule e opzioni di unione visiva per aiutarti a formattare i fogli di lavoro senza compromettere i dati.

Padroneggia i calcoli del tempo in Excel. Applica formule pronte all’uso direttamente ai tuoi dati.

GELU è una funzione di attivazione fluida e probabilistica che supera alternative più semplici come ReLU nelle architetture di deep learning, ed è diventata la scelta predefinita nei modelli transformer come BERT e GPT.

Guida pratica al test di Kruskal-Wallis: cos’è, come funziona, quando preferirlo all’ANOVA e come eseguirlo e interpretarlo in Python e R.

Il test U di Mann-Whitney è un test non parametrico basato sui ranghi per confrontare due gruppi indipendenti quando i dati non soddisfano l'assunzione di normalità richiesta dal t-test.

Scopri come usare il Name Manager di Excel per creare, modificare ed eliminare intervalli con nome e scrivere formule più pulite e facili da mantenere.