Guida Introduttiva agli Algoritmi di Clustering
Una guida introduttiva agli algoritmi di clustering: cosa sono, quali sono, perché sono importanti e come valutarli nel contesto dell'analisi dei dati e la data science
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Impara come usare la PCA in Python e Sklearn per trasformare un dataset multidimensionale in un numero arbitrario di dimensioni e visualizzare i dati ridotti con Matplotlib
Una guida su come approcciare le variabili categoriali presenti all'interno di un dataset ai fini del machine learning e data science
Il campionamento statistico è fondamentale per ottenere informazioni sulla popolazione di interesse in modo efficiente. In questo articolo, esploreremo il concetto di campionamento statistico, le sue tecniche più comuni e l'utilizzo del ricampionamento per stimare la precisione delle stime
Scopri come identificare e risolvere le anomalie nei tuoi dati utilizzando tecniche avanzate di machine learning e strumenti automatizzati. Migliora la qualità dei dati aziendali e previeni errori con metodi efficaci di monitoraggio e analisi predittiva.
Una guida alla data visualization e ai principi che la sorreggono. Visualizzare grafici efficaci e fare storytelling per migliorare le abilità di comunicazione visiva e presentazioni.
Recensione del manuale di data visualization Storytelling with Data di Cole Nussbaumer Knaflic, esperta di comunicazione visiva. Una lettura consigliata pienamente a tutti gli interessati di data viz.
C'è davvero differenza tra data science, data engineering e data analytics? L'intero processo end-to-end di raccolta, gestione e analisi del dato viene diviso secondo questi tre termini - propongo la mia interpretazione olistica dell'intero processo.
Una attività di feature engineering può essere molto utile per migliorare le performance di un modello predittivo. Questa però può peggiorare i nostri risultati se non teniamo a mente certi principi da evitare.