Data Science Tutorials

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

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

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 come usare l’analisi conversazionale, la nuova funzionalità di BigQuery Studio basata su Gemini, per creare agenti dati intelligenti con query in linguaggio naturale.

Impara a usare VLOOKUP() in Google Sheets per cercare, trovare ed estrarre dati da set di grandi dimensioni in pochi secondi.

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

Impara a fare fine-tuning di NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B su un dataset di Q&A di psicologia con una GPU RTX 3090 usando LoRA e TRL dopo aver scaricato il modello da Hugging Face.

Scopri come creare un'app di agenti OpenAI che gira dentro Modal Sandboxes, lavora con i file, esegue codice e restituisce risultati in questo tutorial pratico in Python.

Scopri come usare Qwen 3.6 Plus di Alibaba, Python e l’SDK OpenAI per costruire una pipeline automatizzata di elaborazione fatture con visione nativa e tool calling.

Scopri tutto quello che devi sapere sul nuovo modello di generazione di immagini di Google, Nano Banana 2, incluso come creare un editor di immagini iterativo in chat usando l’API con Python.

Scopri come abbinare l’Auto Mode di Claude Code ai Canali Telegram per eseguire da telefono un ciclo autonomo scrittura-test-debug.

Scopri come fare fine-tuning di Qwen3.6 su una GPU H100 NVL con SFT: dalla preparazione del dataset e caricamento a 4 bit fino a training e valutazione.