Nel capitolo precedente abbiamo imparato a creare un array completamente casuale, di una data dimensione Nella teoria della probabilità questo tipo di distribuzione dei dati è nota come distribuzione normale distribuzione dei dati gaussiana , dal matematico Carl Friedrich Gauss che ha inventato la formula di Ciò significa che i valori dovrebbero essere concentrati intorno a 5,0 e raramente più lontani di 1,0 puoi vedere dall'istogramma, la maggior parte dei valori sono compresi tra 4.0 e 6.0, con un massimo di

Quali sono i linguaggi più usati o richiesti nella data science ? Andiamo a vedere uno a uno, e sfatiamo qualche falso mito...

Come detto in Precedenza il Data Scientist non è solo una figura aziendale, ma molto di più... Come tale dovrà imparare la giusta sequenza per arrivare a dire di essere alla soluzione del problema

Introduzione alla probabilità Variabile casuale 1D La funzione di una variabile casuale Distribuzione di probabilità congiunta Distribuzione discreta Binomiale Bernoulli geometrica ecc Distribuzione continua

nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati perché i dati provengono da fonti diverse con tipi di Pertanto non è possibile applicare lo stesso metodo di pulizia ed elaborazione a diversi tipi di dati Diversi metodi per gestire i dati mancanti nel tuo set di dati.

Il modo di gran lunga più comune per rappresentare le variabili categoriali è utilizzare la codifica one-hot, o metodi di codifica uno-su-N, noti anche come variabili fittizie. LabelEncoder ci aiuterà a creare una codifica intera di etichette dai nostri dati eOneHotEncoder creerà una codifica one-hot di valori con codifica intera. import numpy as np from sklearn.preprocessing import integer_encoded dal metodo LabelEncoder : [0 0 2 0 1 1 2 0 2 1] E questo è l'output di onehot_encoded

. # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data = data.fillna(data.median ()) Nell'esempio sopra, usiamo il metodo mediano per riempire i valori mancanti nel set di dati.

I metodi che ho spiegato in questo articolo ti aiuteranno a preparare la maggior parte dei set di dati Ma se stai lavorando su set di dati non strutturati come immagini, testo e audio, dovrai imparare diversi

Ma siccome il DataScientist non è un semplice lavoro ma "Uno stile di vita" non separiamo l'esperienza a livello didattico e lavorativo, ma viviamo questo percorso non con la fretta di diventare data scientist e sbandierarlo su Linkedin, ma per il gusto di cavalcare come si deve l'onda che aspettavi da tanto.

un dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli predittivi grazie alla libreria di Python : Pandas Prima di iniziare in questo articolo diamo per scontato che i dati siano già ordinati

Ecco a voi una mappa in costante Aggiornamento contenente tutti i corsi di Laurea, Master e Dottorati La mappa non comprende i corsi di laurea triennali in Matematica / Statistica / Fisica / Informatica

Query Language) è un linguaggio specifico del dominio utilizzato per la gestione dei dati in un sistema di gestione di database relazionali. scienza dei dati, è imperativo che uno scienziato dei dati sappia come lavorare con i dati nei sistemi di

La classe contiene le seguenti funzioni di chiamare modelli pre-addestrati: setModelTypeAsRetinaNet() Ai fini di questo tutorial, userò il TinyYOLOv3model pre-addestrato e quindi useremo la setModelTypeAsTinyYOLOv3

Esempio: supponiamo di avere una serie di età di tutte le persone che vivono in una strada. ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31

Alla fine, sei stato chiamato a creare una soluzione per tutto il processo di data science. Durante il processo di data science, le tue attività quotidiane varieranno in modo significativo a seconda di dove ti trovi e riceverai sicuramente attività che non rientrano in questo processo standard! importante comprendere questi passaggi se vuoi pensare in modo sistematico alla scienza dei dati, e ancora di più se stai cercando di iniziare una carriera nella scienza dei dati.