Data Science Tutorials

Questa guida copre l'intero processo di normalizzazione, dai concetti di base alle forme normali avanzate, con esempi pratici.

Scopri le funzioni di perdita nel machine learning, la differenza tra loss e cost function, i tipi come MSE e MAE e le loro applicazioni nei compiti di ML.

Pronto a iniziare con dbt e portare il data modeling al livello successivo? Questo tutorial pratico esplora tecniche essenziali e pattern di progetto per aiutarti a costruire data warehouse intuitivi e di alta qualità con dbt.

Apprendi le basi di Power BI Desktop con questo tutorial per principianti. Scopri importazione dati, Power Query, formule DAX e come creare e condividere report interattivi.

Scopri come configurare e usare Qwen Code CLI per attività di coding agentico, tra cui esplorazione del codebase, refactoring e altro.

Esegui GLM-5, il miglior modello AI open-weight, su una singola GPU con llama.cpp e collegalo ad Aider per trasformarlo in un potente agente di coding locale.

Un tutorial pratico su PySpark: installa PySpark, esplora i dati con i DataFrame e costruisci un modello di clustering K-Means per la segmentazione clienti.

Scopri come CrewAI, LangGraph e AutoGen affrontano l'AI multi-agente. Esplora le differenze in workflow, memoria, scalabilità e collaborazione per capire quale si adatta meglio alle tue esigenze.

Scopri come usare l'agente di ingegneria del software Codex di OpenAI per correggere bug, spiegare il codice e generare pull request direttamente da ChatGPT.

Impara le basi della programmazione orientata agli oggetti in Python: classi, oggetti, attributi e metodi spiegati passo dopo passo con esempi di codice.

In questo tutorial imparerai a estrarre dati dal web, a manipolarli e pulirli con la libreria Pandas di Python e a visualizzarli con la libreria Matplotlib di Python.

Scopri le basi di PyTorch, dando anche uno sguardo approfondito a come funzionano le reti neurali. Inizia oggi con PyTorch.