Data Science Tutorials

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.

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.

Una guida concettuale al kernel trick: cos'è, come abilita le SVM e altri modelli basati su kernel, e quando usarlo rispetto ad altri approcci alla modellazione non lineare.

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.

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

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

Esplora formule semplici, funzioni moderne di Excel e nuovi strumenti di IA per contare le parole in Excel.

Una guida passo passo allo sviluppo per cofattori (sviluppo di Laplace), con le definizioni fondamentali, esempi svolti, proprietà chiave e il collegamento all’inversione di matrici tramite la matrice aggiunta.

Un’introduzione pratica alle equazioni differenziali che copre tipologie principali, classificazione, metodi di soluzione analitici e numerici e il loro ruolo reale in gradient descent, regressione e modellazione di serie temporali.

L'operatore laplaciano è uno degli strumenti matematici più usati nel machine learning moderno. È alla base del clustering spettrale, del manifold learning, del rilevamento dei bordi nelle immagini e degli algoritmi basati su grafi.

Scopri come la regressione polinomiale aiuta a modellare relazioni non lineari e a migliorare l'accuratezza predittiva nei dataset reali.

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