Pandas: analisi dati con Python [parte 2]

Pandas è una libreria Python che ci permette di analizzare dati provenienti da diversi fonti. Tra le funzionalità più utili sicuramente troviamo diverse funzioni per pulire i nostri dati e estrarre alcune statistiche sulla distribuzione dei valori dei vari attributi. Inoltre, possiamo creare aggregazioni con diverse logiche e graficare i dati per estrarre ulteriori informazioni. Scopriamo come fare tutto ciò con poche linee di codice!

Pandas: analisi dati con Python [parte 1]

I data scientists necessitano continuamente di leggere, manipolare e analizzare i dati. In molti casi si utilizzano dei tools specifici, ma a volte è necessario sviluppare il proprio codice. Per far ciò la libreria Pandas ci viene in aiuto. Scopriamo le sue strutture dati, come possiamo leggere i dati da diversi fonti e manipolarli per ii nostri scopi.

Gradio: applicazioni web in python per AI [parte 3]

Con Gradio è possibile creare applicazioni web per i nostri modelli di machine learning e AI in poche righe di codice. Mediante alcuni esempi, vedremo le funzionalità avanzate disponibili, quali l’autenticazione, il caching e l’elaborazione dei file in ingresso. Costruiremo anche un chatbot e un classificatore di immagini partendo da modelli pre-addestrati. Infine discuteremo come distribuire il nostro progetto in pochi semplici passi.

Gradio: applicazioni web in python per AI [parte2]

Gradio è una libraria python che ci permette di creare applicazioni web in modo veloce e intuitivo per i nostri modelli di machine learning e AI. Le nostre applicazioni richiedono sempre un’interazione con l’utente e una personalizzazione del layout. Scopriamo, mediante degli esempi, come migliorare le nostre applicazioni.

Gradio: applicazioni web in python per AI [parte1]

Scrivere applicazioni web per i nostri modelli di machine learning e/o di intelligenza artificiale può richiedere molto tempo e competenze che non sono in nostro possesso. Per snellire e velocizzare questo compito ci viene in aiuto Gradio, una libreria Python pensata per creare applicazioni web con poche righe di codice. Scopriamo le sue funzionalità base con alcuni esempi.

Le migliori librerie di frontend Python per data science

Sviluppare applicazioni web e desktop richiede una conoscenza di diversi linguaggi di programmazione. La definizione delle interfacce utente è un aspetto fondamentale per fornire una user experience (UX) buona e una visione delle informazioni in modo efficace e accattivante. Per chi si occupa di analizzare i dati o di raccoglierli, questo aspetto risulta, però, critico. Infatti, molti sviluppatori si specializzano in un linguaggio e sono restii ad espandere le loro conoscenze su altri linguaggi o tasks che non sono il loro core business. Per questo motivo, in questo articolo presentiamo 5 librerie in python che possono facilitare e velocizzare lo sviluppo di interfacce utente.

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.

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.

OpenCV e Streamlit: creare un’app di photo editing

Manipolare le immagini è un task che è molto utile in diversi campi applicativi. OpenCV, una libreria Python, permette facilmente di modificare le immagini a seconda delle nostre esigenze. In questo tutorial scopriamo come costruire una semplice web app mediante Streamlit per applicare alcuni effetti alle nostre foto.

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