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Alessandro Fiori

BigQuery: ottimizzazione delle performance

Nonostante BigQuery sia uno strumento molto valido per interrogare terabyte, è opportuno adottare delle best practices per migliorare le performance. Scopriamo i trucchi per scrivere query che vengano eseguite velocemente e che facciano risparmiare sui costi di esecuzione. Inoltre, analizziamo come è possibile ottimizzare la memorizzazione delle tabelle mediante il partizionamento e il clustering.

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Alessandro Fiori

BigQuery: WINDOWS analitiche

In molti scenari applicativi, le statistiche che bisogna estrarre si riferiscono a raggruppamenti differenti sui dati di partenza. Mediante la definizione di finestre di aggregazione è possibile calcolare delle statistiche all’interno della stessa query. Inoltre, se necessario, è possibile anche fornire livelli differenti di granularità dei dati mediante la tipologia di dati degli ARRAY. Scopriamo queste funzionalità avanzate mediante due alcuni esempi reali.

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Alessandro Fiori

BigQuery: funzioni GIS e Geo Vis

I dati geografici ricoprono un ruolo molto importante in diverse analisi. BigQuery include le funzioni GIS oltre allo standard SQL per interrogare, manipolare e analizzare questa tipologia di informazione. Scopriamo come usarle e visualizzarle mediante Geo Vis.

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Alessandro Fiori

BigQuery: clausola WITH

L’estrazione dei dati e la loro analisi è un processo che richiede conoscenza delle sorgenti dati e capacità di scrittura di interrogazioni complesse. BigQuery, il database di Google, permette in modo semplice di accedere a terabyte di dati. La scrittura delle query però richiede metodo. Scopriamo la clausola WITH per aumentare la leggibilità delle nostre query.

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Alessandro Fiori

Jupyter Notebook: guida al suo utilizzo

Lo sviluppo di pipeline di analisi dei dati da parte dei Data Scientists richiede diverse competenze. Avere a disposizione un’ambiente di sviluppo facile, intuitivo e interattivo è fondamentale. Jupyter Notebook è un’applicazione Web open source che permette di creare e condividere documenti testuali interattivi, contenenti oggetti quali equazioni, grafici e codice sorgente eseguibile in diversi linguaggi. Scopriamo le sue caratteristiche principali.

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Python
Alessandro Fiori

Chatterbot: creare un chatbot in python

I chatbot sono una tecnologia che permette di automatizzare l’interazione con gli utenti. Sfruttando le ultime tecnologie di intelligenza artificiale le conversazioni risultano sempre più reali. Esempi di evoluzioni dei chatbots sono gli assistenti virtuali come Alexa, Cortana e Siri. Scopriamo come è possibile sviluppare un semplice chatbot in Python mediante la libreria Chatterbot.

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