Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia
650 elementi trovati per "data "
Post sul blog (430)
- Cosa sono i Big data
dei Big Data I potenziali vantaggi dell'utilizzo dei Big Data Le applicazioni comuni dei Big Data Le i Big Data Il ruolo dei data scientist nel lavorare con i Big Data Considerazioni etiche della raccolta Cosa sono i Big data? Le applicazioni dei Big Data: Ecco possibili applicazioni dei Big Data: Marketing: i Big Data possono Data scientist e Big Data I data scientist sono professionisti specializzati responsabili della gestione
- Mito la libreria python per data scientist e data analyst
Mito combina i tuoi strumenti di data science preferiti in un pacchetto Python ! codice generato automaticamente è ottimo per ripetere l'analisi su un'altra macchina e per i neofiti di Data data scientist o data analyst, ad esempio : Pivoting Graphing Filtering Sorting Merging Deduplicate Potrai Conclusione su Mito la libreria che automatizza la Data Science e la Data Analysis Mito è un potente Aggiungerai Mito ai strumenti di Data Science? Facci sapere nei commenti qui sotto.
- Cos'è un data warehouse ?
Che cos'è un data warehouse? 2. Perché il data warehousing è fondamentale? 3. Vantaggi e svantaggi di un data warehouse Cos'è il Data Warehouse? Figura 1: i data mart sono sottoinsiemi dei dati del data warehouse. Figura 2: Caratteristiche del data warehouse Esempi e Applicazioni di Data Warehouse Nel data warehousing Figura 3: Applicazioni dei data warehouse Vantaggi e svantaggi dei data warehouse Vantaggi dei data warehouse
Post sul forum (23)
- MATEMATICA PER MACHINE LEARNINGIn Machine Learning ·17 settembre 2021Studio già per conto mio e in università il mondo dell'AI, del data mining. ma ho un problema: ho delle21435
- GIn Machine Learning11 novembre 2022import KerasClassifier import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import GridSearchCV #read data data = pd.read_csv("/content/Dataset_Terremoti.csv") data = data[['Date', 'Time', 'Latitude', 'Longitude ', 'Depth', 'Magnitude']] data.head() #preprocessing dati timestamp = [] for d, t in zip(data['Date' = 'ValueError'] final_data.head() #display data m = Basemap(projection='mill',llcrnrlat=-80,urcrnrlat =80, llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c') longitudes = data["Longitude"].tolist()0
- Da Xml a dataFrame di pandasIn Machine Learning20 dicembre 2020Risposta miglioreOgni informazione è delimitata da un tag specifico, come questo: <data> <student name = "John"> email> hannah@mail.com </email> <grade> A </grade> <age> 17 </age> </student> </data riferiti allo studente dato. Data la struttura dei file XML, possiamo rappresentarli come un albero, e questo è l'approccio utilizzato L'analisi del nostro file "students.xml" inizia dalla radice dell'albero, ovvero l' <data>elemento, che11
Altre pagine (74)
- MiniCorso Gratuito sulla data sience | Intelligenza Artificiale Italia | MiniCorso
Complimenti HAI VINTO Un Mini Corso sui Data Scientist Prima di iniziare la visione Buona visione...
- Data science e Vino Analisi esplorativa dati - Progetto gratis Intelligenza Artificiale Italia
Data science e Vino Analisi esplorativa dati Analizziamo step by step un dataset sui vini, per capire quali sono i passaggi base che un datascientist junior deve applicare appena vede un set di dati. L'analisi esplorativa dei dati si riferisce al processo critico di eseguire indagini iniziali sui dati È una buona pratica comprendere prima i dati e cercare di raccogliere il maggior numero di informazioni L'EDA consiste nel dare un senso ai dati in mano, prima di partire con l'implementare mille modelli predittivi
- Etidor Oline Python per il Machine Learning | Intelligenza Artificiale Italia | Python Online
L'EDITOR online di Python3 dedicato alla DATA SCIENCE e MACHINE LEARNING Questo editor è una macchina virtuale, già configurata come ambiente di sviluppo per script e progetti in Python in ambito scienza dei dati semplice EDITOR online di Python 3 preconfigurato con le famose librerie python dedicate alla scienza dei dati
Programmi (123)
- Domande frequenti su Data Analyst vs Data Scientis
data science. Quali sono le competenze comuni utilizzate dagli analisti di dati e dai data scientist? Le abilità comuni utilizzate sia dagli analisti di dati che dai data scientist possono includere data mining, data warehousing, matematica, statistica e visualizzazione dei dati. Qual è la differenza di stipendio tra un data scientist e un data analyst?
- Python e I.A. - Eseguiamo un progetto di IA
lasciare nessun indietro, finalmente capiremo i motivi per i quali Python è il linguaggio più usato nella Data Abbiamo deciso di portare un esempio diverso dai soliti che potete trovare ovunque sul set di dati IRIS
- Quanto guadagna un Data Scientist
Lo stipendio di un data scientist dipende da anni di esperienza, competenze, istruzione e posizione. Secondo The Burtchworks Study, i datori di lavoro attribuiscono maggiore valore ai data scientist con Data Scientist Stipendio medio Data Scientist: $ 122,840 all'anno 10% più basso: $ 69,990 10% più alto : $ 189,780 Senior Data Scientist Median Sr. Stipendio Data Scientist: $ 171.755 Intervallo di retribuzione totale: $ 147.000 - $ 200.000