Data Science Tutorials

Impara ad accedere ed eseguire query SQL su tutti i tipi di database relazionali usando oggetti Python.

Scopri come la terza forma normale (3NF) può aiutarti a organizzare i tuoi database in modo più efficiente, rimuovendo le ridondanze e riducendo al minimo i problemi di dipendenza. Vedi come la scomposizione delle tabelle può semplificare la gestione dei dati.

Scopri come costruire un modello Transformer usando PyTorch, uno strumento potente nel machine learning moderno.

Esplora l’Explainable AI (XAI) e scopri come creare fiducia nei sistemi di IA con LIME e SHAP per l’interpretabilità dei modelli. Comprendi l’importanza di trasparenza ed equità nelle decisioni guidate dall’IA.

Questa guida spiega come eliminare i branch in Git — in locale e in remoto — seguendo le best practice per evitare perdite accidentali di dati.

Segui la nostra guida passo passo per creare distribuzioni di frequenza in Excel usando la funzione FREQUENCY() con soli due argomenti: data_array e bins_array.

Scopri il modello di deep learning più popolare, le RNN, e fai pratica costruendo un predittore del prezzo delle azioni di MasterCard.

Scopri come la funzione SUBTOTAL() sintetizza dinamicamente dati filtrati o raggruppati. Comprendi la sintassi, esplora esempi pratici e confrontala con funzioni simili.

Scopri come aggiungere coppie chiave-valore in un dizionario Python usando metodi come la notazione con parentesi quadre, .update() per aggiunte in blocco e .setdefault() per inserimenti condizionati.

Esplora i tipi di modelli a equazioni strutturali. Impara a formulare ipotesi teoriche, costruire un modello ipotizzato, valutarne l’aderenza e interpretarne i risultati nel modeling a equazioni strutturali.

Discover how to build generative AI applications using Amazon Bedrock. This step-by-step tutorial walks you through its features, setup, and optimization techniques.

Scopri come usare la libreria ydata-profiling in Python per generare report dettagliati per dataset con molte variabili.