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eBooks di Formato Epub Raccolta e analisi dei dati
AI Data Analytics: Analizzare testi, dati, immagini e suoni. E-book. Formato EPUB Immanuel Trummer - Feltrinelli Editore, 2025 -
L’intelligenza artificiale generativa e i Large Language Model (LLM) come quelli di OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Google permettono di interrogare, classificare e visualizzare grandi quantità di dati, anche complessi e non strutturati, usando il linguaggio naturale e stanno rivoluzionando metodi e strumenti per l’analisi dei dati. Questo manuale spiega come integrare questi strumenti nel flusso di lavoro di ogni data scientist. Attraverso esempi concreti ed esercizi pratici, il lettore impara a eseguire classificazioni, estrazioni e interrogazioni su dati testuali e strutturati. Sono illustrate tecniche per analizzare contenuti visivi e sonori, costruire agenti AI, confrontare modelli come GPT, Claude e Gemini, e ottimizzare costi e prestazioni. Ampio spazio è dedicato al prompt engineering, la configurazione dei modelli, l'uso delle librerie Python e di strumenti avanzati come LangChain e LlamaIndex. Una lettura indispensabile per chi vuole sfruttare al meglio il potenziale dell’AI generativa nell’analisi dei dati in modo efficace e flessibile, riducendo tempi e complessità operative.
Big Data Analytics: Il manuale del data scientist. E-book. Formato EPUB Alessandro Rezzani - Apogeo Education, 2017 -
Nell’era dei big data e agli albori della data driven economy, emerge una figura professionale in grado ?di analizzare, gestire, elaborare e comunicare i dati. ?È il data scientist, lo “scienziato dei dati”, che ha solide competenze in informatica, statistica, economia ed è in grado di far fronte alla sempre crescente complessità dei dati. Questo volume si propone come una guida completa ?sia per chi intenda intraprendere questa professione emergente, sia per chi, già esperto, desideri approfondire alcune tematiche. L’autore illustra le principali conoscenze relative ?alla gestione e all’analisi avanzata dei dati; descrive i big data e gli strumenti e le architetture che permettono ?di gestirli (Hadoop in particolare) e presenta i temi ?della data ingestion e dell’elaborazione con alcuni tool di analisi (Hive, Pig, Spark e R) le cui funzionalità sono illustrate anche tramite esempi commentati. ?Una parte è dedicata alla predictive analytics e mostra le tecniche per la creazione di modelli predittivi: dalla preparazione dei dati, alla scelta dell’algoritmo più adatto, alla valutazione delle performance. Il testo è un valido supporto per la comprensione ?dei concetti relativi all’analisi dei dati (big data o dati tradizionali), anche da parte del management aziendale che, dall’analisi avanzata, può trarre le informazioni utili ?ad assumere decisioni, a valutare rischi e disegnare strategie.