Data Science & ML

Articoli recenti su Data Science & ML

DATA
8 articoli

Scopri i nostri ultimi articoli e guide su Data Science & ML

Domande da colloquio MLOps illustrate con un model registry MLflow, una pipeline di deployment e una dashboard di monitoraggio del drift su sfondo scuro
DATA

MLOps nel 2026: MLflow, Model Registry e domande da colloquio tecnico

Domande da colloquio su MLOps che coprono il ciclo di vita ML, il tracking degli esperimenti con MLflow, la promozione nel model registry, i pattern di deployment, il monitoraggio del drift e il system design per il 2026, con codice Python e risposte.

RAG e LLM nel 2026: Retrieval-Augmented Generation per colloqui di Data Science
DATA

RAG e LLM nel 2026: Retrieval-Augmented Generation per colloqui di Data Science

Guida ai colloqui RAG per data science nel 2026. Pipeline RAG, vector database, chunking semantico, embedding, RAG agentico e Graph RAG.

Hugging Face Transformers NLP Fine-Tuning Interview 2026
DATA

Hugging Face Transformers nel 2026: NLP, Fine-Tuning e Domande per Colloqui di Data Science

Guida completa a Hugging Face Transformers v5: architettura API, fine-tuning con LoRA, quantizzazione e le domande NLP più frequenti nei colloqui di data science nel 2026.

Feature Engineering per Machine Learning: Tecniche e Domande da Colloquio 2026
DATA

Feature Engineering per Machine Learning: Tecniche e Domande da Colloquio 2026

Guida completa al feature engineering per machine learning: tecniche di selezione, trasformazione e domande frequenti nei colloqui data science 2026.

Confronto framework deep learning PyTorch vs TensorFlow 2026
DATA

PyTorch vs TensorFlow nel 2026: quale framework di Deep Learning scegliere?

Confronto tra PyTorch e TensorFlow nel 2026: prestazioni, deployment, ecosistema e developer experience per scegliere il framework di deep learning più adatto.

Tutorial Python data science con NumPy Pandas e Scikit-Learn codice e illustrazione dashboard
DATA

Python per la Data Science: NumPy, Pandas e Scikit-Learn nel 2026

Guida pratica a NumPy 2.1, Pandas 2.2 e Scikit-Learn 1.6 con Python 3.12. Dalla pulizia dei dati al feature engineering fino alla pipeline ML completa, con esempi di codice eseguibili passo dopo passo.