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Database
Alessandro Fiori

Firebase: come integrare un database real-time in Python

Firebase è un prodotto di Google Cloud che può. essere utilizzato per costruire applicazioni web in modo semplice e veloce. Tra le sue funzionalità vi è la possibilità di creare un database NoSQL realtime. Scopriamo come interagire con il database in un programma python.

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Python
Alessandro Fiori

Plotly Go: visualizzazione avanzata in Python

Visualizzare i dati è fondamentale per comprendere al meglio i dati e le analisi effettuate. Esistono diversi strumenti, gratuiti e a pagamento, che permettono di creare fantastiche dashboard. E’ possibile però scrivere poche riche in Python per ottenere degli ottimi risultati ed essere più flessibili in base al progetto di interesse. Scopriamo come creare grafici Scatter Bubble interattivi con Plotly Go su un progetto reale.

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Python
Alessandro Fiori

Clustering: un vero progetto per esplorare i dati

Il clustering è uno strumento molto potente per raggruppare i dati. Esistono molti algoritmi che possono essere applicati e pertanto la scelta risulta sempre difficile. Inoltre, tutti gli algoritmi di clustering richiedono dei parametri per funzionare. Mediante un caso di studio reale, applicato ai dati immobiliari, combineremo PCA, clustering gerarchico e K-means per fornire soluzioni di clustering ottimali.

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Google Cloud
Alessandro Fiori

BigQuery e i fogli di calcolo: come integrarli?

Tutti noi usiamo i servizi di Google per gestire le email, scrivere documenti, creare presentazioni e fare calcoli. Ma vi siete mai chiesti come questi strumenti possano essere utilizzati per far aumentare la vostra produttività lavorativa? Grazie ai semplici fogli di calcolo di Google e il potente datawarehouse BigQuery, possiamo analizzare grandi quantità di dati senza dover essere degli esperti. Scopriamo come integrare facilmente questi due strumenti per i nostri progetti.

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Intelligenza artificiale
Alessandro Fiori

Clustering gerarchico: come funziona

Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Il clustering gerarchico, grazie ad una rappresentazione grafica chiamata dendrogramma permette di visualizzare in modo immediato la composizione dei clusters e interpretare le loro caratteristiche. Scopriamo, passo passo, il suo funzionamento e come interpretare i risultati ottenuti.

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