Guida alla gestione dei dati mancanti nella data science
Scopri come identificare e gestire efficacemente i dati mancanti nei progetti di data science e machine learning per migliorare l'accuratezza dei tuoi modelli
Data Analytics
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Come usare LLM per la data visualization
Una guida a come utilizzare GPT e Claude con Flourish per creare elementi di visualizzazione dei dati chiari da comprendere e belli da vedere
Guida Introduttiva agli Algoritmi di Clustering
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Introduzione alla PCA in Python con Sklearn, Pandas e Matplotlib
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
Guida alla gestione delle variabili categoriali
Una guida su come approcciare le variabili categoriali presenti all'interno di un dataset ai fini del machine learning e data science
Introduzione al campionamento statistico e al ricampionamento
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
Come identificare anomalie nei dati (outliers)
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Tecniche di data visualization: dal grafico allo storytelling
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: Storytelling With Data
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.