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

Retrieval-Augmented Generation (RAG) spiegata per i colloqui di data science nel 2026. Copre vector database, strategie di chunking, modelli di embedding, RAG agentico, Graph RAG e architettura di pipeline production-ready.

Hugging Face Transformers NLP Fine-Tuning Interview 2026
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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
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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
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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
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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.

Diagramma degli algoritmi di machine learning con esempi di codice Python per i colloqui tecnici
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Algoritmi di Machine Learning Spiegati: Guida Completa per i Colloqui Tecnici

Una guida completa agli algoritmi di machine learning per affrontare i colloqui tecnici nel 2026: regressione, classificazione, clustering, metriche di valutazione e regolarizzazione con esempi in Python e scikit-learn.