go
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Go, a cui spesso ci si riferisce con GoLang, è un linguaggio di programmazione multipiattaforma, disponibile per Windows, Linux e Mac. Sviluppato da Google con l’obiettivo di risultare efficiente e, al tempo stesso, leggibile e semplice da apprendere, Go è apprezzato da un numero sempre crescente di sviluppatori. In questa guida vedremo le sue principali peculiarità.

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Il Machine Learning è quella branca dell’intelligenza artificiale che, sfruttando concetti derivati dalla statistica, permette di sfruttare i dati per definire comportamenti complessi che derivino da essi. In questa guida forniremo una panoramica di come Python e altre tecnologie correlate facilitino l’implementazione di soluzioni basate sul machine learning e l’intelligenza artificiale.

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NumPy è uno dei moduli Python più diffusi, usati e apprezzati, al punto da essere praticamente immancabile in ogni progetto che abbia a che fare con data science, analisi dei dati o machine learning. In questa guida pratica impareremo a conoscerne tutte le sfaccettature, acquisendo le conoscenze necessarie per utilizzarlo in ambito professionale.

Go, a cui spesso ci si riferisce con GoLang, è un linguaggio di programmazione multipiattaforma, disponibile per Windows, Linux e Mac. Sviluppato da Google con l’obiettivo di risultare efficiente e, al tempo stesso, leggibile e semplice da apprendere, Go è apprezzato da un numero sempre crescente di sviluppatori. In questa guida vedremo le sue principali peculiarità.

Impariamo le basi per definire, utilizzare e gestire al meglio gli array, utilizzando il linguaggio di programmazione Go.

Il Machine Learning è quella branca dell’intelligenza artificiale che, sfruttando concetti derivati dalla statistica, permette di sfruttare i dati per definire comportamenti complessi che derivino da essi. In questa guida forniremo una panoramica di come Python e altre tecnologie correlate facilitino l’implementazione di soluzioni basate sul machine learning e l’intelligenza artificiale.

NumPy: guida all’uso
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NumPy è uno dei moduli Python più diffusi, usati e apprezzati, al punto da essere praticamente immancabile in ogni progetto che abbia a che fare con data science, analisi dei dati o machine learning. In questa guida pratica impareremo a conoscerne tutte le sfaccettature, acquisendo le conoscenze necessarie per utilizzarlo in ambito professionale.

Scopriamo come gestire gli array in NumPy, modulo Python per il calcolo scientifico, parte integrante di molti progetti di data science.