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Udemy - Python per l'analisi dei dati e il Machine Learning - ITA
eurcad ha pubblicato una discussione in » Video Corsi
Udemy - Python per l'analisi dei dati e il Machine Learning - ITA Un approccio didattico diverso alla programmazione in Python finalizzato all'analisi dei dati Cosa imparerai: Aquisire dati da svariate fonti, pulirli, trasformarli e analizzarli con Python Creare e utilizzare algoritmi di Machine Learning con Python Utilizzare la libreria Pandas per l'analisi dei dati Programmare in Python L'obiettivo di questo corsi è fornirti uno degli strumenti più potenti e versatili per analizzare i dati: il linguaggio Python. In questo contesto con il termine "Analisi dei dati" non mi riferisco alla creazione di grafici o a tecniche di Data Visualization, temi comunque importanti ma che non sono oggetto delle lezioni. In questo corso vedremo invece come usare Python nell'intero processo di trasformazione dei dati in informazioni, che prevede ad esempio: l'acquisizione dei dati da file di formato differente; la gestione dei tipi e dei data mancanti; l'individuazione dei dati che rispettano particolari proprietà; la combinazione e l'aggregazione in un unico output di dati proveniente da più fonti di input; le operazioni di trasformazione, pulizia e decodifica dei dati; l'applicazione di algoritmi di Machine Learning per risolvere problemi dal punto di vista statistico/matematico. Requisiti: - Microsoft Windows o Mac - Formato: mp4 Size: 2 GB BUON DOWNLOAD https://www.filecrypt.cc/Container/E19FB11E22.html-
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Udemy - Coding In R Per L'Analisi Dati: Da Principiante A Esperto - ITA
eurcad ha pubblicato una discussione in » Video Corsi
Udemy - Coding In R Per L'Analisi Dati: Da Principiante A Esperto - ITA Ultimo aggiornamento in data 1/2023 Basi programmazione R | statistica | analisi dati | creazione grafici | data cleaning | variable exploration | functions Cosa imparerai: Le basi della programmazione con R Impostare una sessione di lavoro Creare oggetti e funzioni su R Creare vettori, matrici, array, liste, fattori e dataframe Convertire oggetti in R Usare gli operatori logici Usare le istruzioni condizionali o strutture di controllo Esplorare i tuoi dati Installare e richiamare i pacchetti per l'estensione delle funzionalità di R Generare sequenze casuali su R Estrarre degli elementi da un oggetto o da un dataset Manipolare vettori, matrici, dataset Gestire valori mancanti e dati duplicati Manipolare le date Importare file in vari formati, .csv, Excel, .txt e altri Manipolare dataset, riorganizzandoli e aggregandoli Ristrutturare e aggregare i dati Creare grafici con le funzioni base e con i pacchetti più comuni Creare ed esportare dei report in vari formati Capire le basi della statistica con R Richiede Un computer, una connessione a internet R e RStudio, che installeremo insieme Questo corso di base di programmazione con R per aspiranti data analyst nasce per accompagnare un principiante nella programmazione, dalle basi del linguaggio di programmazione (uno dei più conosciuti e utilizzati nel campo dell'analisi dati) fino all'utilizzo della statistica descrittiva. Al termine di questo corso lo studente sarà in grado di creare, importare, manipolare e gestire dei dataset. Il corso parte dall'impostazione dell'ambiente di lavoro: vedremo come scaricare, installare e utilizzare alcuni dei più importanti strumenti per l'utilizzo di R, come RStudio. Passeremo poi alla creazione degli oggetti: R si basa su alcune strutture che è necessario conoscere, come vettori, matrici, liste e dataframe. Una volta che avremo capito come creare e manipolare queste strutture dati, estrarne degli elementi e salvarle in locale sul computer, passeremo all'utilizzo di loop e alla creazione di funzioni. Nella sezione successiva vedremo una serie argomenti utili: come impostare una cartella di lavoro, come installare e richiamare un pacchetto, come ottenere delle informazioni sui dati, dove trovare dei dataset per i test e ottenere aiuto su una funzione. Quando si analizzano dei dati ci si imbatte prima o poi nei dataframe cosiddetti casi x variabili. Vedremo quindi come importare un dataframe dal computer, o da internet, su R. Esistono molte funzioni adatte allo scopo e molti pacchetti che ci sono utili per importare dei dati che sono in alcuni formati particolari, come ad esempio i formati per Excel, il .csv, il .txt o il JSON. Vedremo poi come manipolare i dati, creare nuove variabili, aggregare i dati, ordinarli in maniera orizzontale e longitudinale, unire due dataset. Per fare questo utilizzeremo alcuni pacchetti e funzioni specifiche, come dplyr, tidyr o reshape2. Vedremo anche brevemente come interfacciarci a un database e utilizzare altri pacchetti per snellire la gestione di dataset un po' più grandi. R è un linguaggio molto importante anche nell'ambito della statistica. Impareremo quindi alcune delle funzioni di base, come calcolo delle medie per riga o per colonna, e le funzioni statistiche più comuni nell'ambito della statistica descrittiva, come media, mediana, moda, la deviazione standard, la visualizzazione della distribuzione e altro ancora. Quando si parla di analisi dati, ci troveremo spesso a creare dei grafici per spiegare i nostri dati e le nostre analisi. Per questo motivo dedichiamo una sezione del corso a vedere come creare dei grafici sia con le funzioni della libreria di base, sia con il pacchetto ggplot2. Nelle ultime lezioni del corso vedremo come creare e esportare dei report e delle slide, riepiloghiamo gli argomenti visti e le funzioni utilizzate, e vediamo il materiale di supporto. Requisiti: - Microsoft Windows o Mac - Formato: mp4 Size: 3.75 GB BUON DOWNLOAD https://www.filecrypt.cc/Container/3D92489B28.html -
Udemy - Coding In R Per L'Analisi Dati: Da Principiante A Esperto - ITA
eurcad ha pubblicato una discussione in » Video Corsi
Udemy - Coding In R Per L'Analisi Dati: Da Principiante A Esperto - ITA Ultimo aggiornamento in data 1/2023 Basi programmazione R | statistica | analisi dati | creazione grafici | data cleaning | variable exploration | functions Cosa imparerai: Le basi della programmazione con R Impostare una sessione di lavoro Creare oggetti e funzioni su R Creare vettori, matrici, array, liste, fattori e dataframe Convertire oggetti in R Usare gli operatori logici Usare le istruzioni condizionali o strutture di controllo Esplorare i tuoi dati Installare e richiamare i pacchetti per l'estensione delle funzionalità di R Generare sequenze casuali su R Estrarre degli elementi da un oggetto o da un dataset Manipolare vettori, matrici, dataset Gestire valori mancanti e dati duplicati Manipolare le date Importare file in vari formati, .csv, Excel, .txt e altri Manipolare dataset, riorganizzandoli e aggregandoli Ristrutturare e aggregare i dati Creare grafici con le funzioni base e con i pacchetti più comuni Creare ed esportare dei report in vari formati Capire le basi della statistica con R Richiede Un computer, una connessione a internet R e RStudio, che installeremo insieme Questo corso di base di programmazione con R per aspiranti data analyst nasce per accompagnare un principiante nella programmazione, dalle basi del linguaggio di programmazione (uno dei più conosciuti e utilizzati nel campo dell'analisi dati) fino all'utilizzo della statistica descrittiva. Al termine di questo corso lo studente sarà in grado di creare, importare, manipolare e gestire dei dataset. Il corso parte dall'impostazione dell'ambiente di lavoro: vedremo come scaricare, installare e utilizzare alcuni dei più importanti strumenti per l'utilizzo di R, come RStudio. Passeremo poi alla creazione degli oggetti: R si basa su alcune strutture che è necessario conoscere, come vettori, matrici, liste e dataframe. Una volta che avremo capito come creare e manipolare queste strutture dati, estrarne degli elementi e salvarle in locale sul computer, passeremo all'utilizzo di loop e alla creazione di funzioni. Nella sezione successiva vedremo una serie argomenti utili: come impostare una cartella di lavoro, come installare e richiamare un pacchetto, come ottenere delle informazioni sui dati, dove trovare dei dataset per i test e ottenere aiuto su una funzione. Quando si analizzano dei dati ci si imbatte prima o poi nei dataframe cosiddetti casi x variabili. Vedremo quindi come importare un dataframe dal computer, o da internet, su R. Esistono molte funzioni adatte allo scopo e molti pacchetti che ci sono utili per importare dei dati che sono in alcuni formati particolari, come ad esempio i formati per Excel, il .csv, il .txt o il JSON. Vedremo poi come manipolare i dati, creare nuove variabili, aggregare i dati, ordinarli in maniera orizzontale e longitudinale, unire due dataset. Per fare questo utilizzeremo alcuni pacchetti e funzioni specifiche, come dplyr, tidyr o reshape2. Vedremo anche brevemente come interfacciarci a un database e utilizzare altri pacchetti per snellire la gestione di dataset un po' più grandi. R è un linguaggio molto importante anche nell'ambito della statistica. Impareremo quindi alcune delle funzioni di base, come calcolo delle medie per riga o per colonna, e le funzioni statistiche più comuni nell'ambito della statistica descrittiva, come media, mediana, moda, la deviazione standard, la visualizzazione della distribuzione e altro ancora. Quando si parla di analisi dati, ci troveremo spesso a creare dei grafici per spiegare i nostri dati e le nostre analisi. Per questo motivo dedichiamo una sezione del corso a vedere come creare dei grafici sia con le funzioni della libreria di base, sia con il pacchetto ggplot2. Nelle ultime lezioni del corso vedremo come creare e esportare dei report e delle slide, riepiloghiamo gli argomenti visti e le funzioni utilizzate, e vediamo il materiale di supporto. Requisiti: - Microsoft Windows o Mac - Formato: mp4 Size: 3.75 GB BUON DOWNLOAD https://www.filecrypt.cc/Container/3D92489B28.html-
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Udemy - Python per l'analisi dei dati e il Machine Learning - ITA
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Udemy - Python per l'analisi dei dati e il Machine Learning - ITA Un approccio didattico diverso alla programmazione in Python finalizzato all'analisi dei dati Cosa imparerai: Aquisire dati da svariate fonti, pulirli, trasformarli e analizzarli con Python Creare e utilizzare algoritmi di Machine Learning con Python Utilizzare la libreria Pandas per l'analisi dei dati Programmare in Python L'obiettivo di questo corsi è fornirti uno degli strumenti più potenti e versatili per analizzare i dati: il linguaggio Python. In questo contesto con il termine "Analisi dei dati" non mi riferisco alla creazione di grafici o a tecniche di Data Visualization, temi comunque importanti ma che non sono oggetto delle lezioni. In questo corso vedremo invece come usare Python nell'intero processo di trasformazione dei dati in informazioni, che prevede ad esempio: l'acquisizione dei dati da file di formato differente; la gestione dei tipi e dei data mancanti; l'individuazione dei dati che rispettano particolari proprietà; la combinazione e l'aggregazione in un unico output di dati proveniente da più fonti di input; le operazioni di trasformazione, pulizia e decodifica dei dati; l'applicazione di algoritmi di Machine Learning per risolvere problemi dal punto di vista statistico/matematico. Requisiti: - Microsoft Windows o Mac - Formato: mp4 Size: 2 GB BUON DOWNLOAD https://www.filecrypt.cc/Container/E19FB11E22.html-
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Lucia Coppola - NVivo: un programma per l'analisi qualitativa (2011) PDF Il volume offre una guida all'uso di NVivo (Non-numerical Unstructured Data*Indexing, Searching and Theorizing Vivo), un programma finalizzato all'analisi qualitativa computer assistita. NVivo presenta un insieme di procedure utili a descrivere, analizzare e interpretare i molteplici materiali e dati che si producono in un percorso di ricerca qualitativa. In tal senso, si configura come un adeguato ausilio per gestire e archiviare i materiali raccolti; per selezionare segmenti di testo; per organizzare le diverse annotazioni che si producono durante un processo di ricerca; per individuare i possibili collegamenti tra i contenuti dei diversi materiali messi in campo; per mettere a punto gli schemi concettuali e le ipotesi interpretative; per produrre i resoconti dell'analisi dei dati qualitativi mediante diagrammi e per stilare il rapporto della ricerca. NVivo è pensato per coadiuvare il ricercatore dall'inizio alla fine di un processo di ricerca qualitativa e si adegua alle molteplici strategie di analisi (studio dei casi, biografie, grounded-theory, etnografia, analisi narrativa, del discorso, delle storie di vita, osservazione partecipante, etc.). Nell'insieme il volume illustra nel dettaglio le procedure per: - documentare l'intero sviluppo di un processo di ricerca; - gestire una metodica di lavoro, a garanzia dell'accuratezza e del rigore di un percorso di analisi; - rendere accessibile il materiale di ricerca, a garanzia dell'ispezionabilità della base empirica e delle procedure attivate. Il testo è corredato inoltre da numerosi esempi che facilitano la comprensione delle funzioni presenti nel programma. Download Links https://filecrypt.cc/Container/8C62768E34.html https://www.keeplinks.co/p45/5c7e4a7ac9774 -
Gilbert Sullivan - Analisi tecnica e trading online - l'analisi grafica (2014) EPUB/AZW3/PDF L'analisi grafica viene spiegata in maniera chiara e dettagliata, sia nei contenuti che nelle parole, senza tralasciare nulla. Nella prima parte vengono affrontati soprattutto gli aspetti di carattere generale, nella seconda, invece, si entra più nello specifico tramite l'analisi dei principali metodi di rappresentazione dei prezzi. Sono descritti tutti i modelli grafici conosciuti, dalle figure di continuazione alle figure di inversione, attraverso esempi reali per ciascun pattern in maniera tale da mostrare visivamente i concetti espressi a parole. Download Links https://www.keeplinks.co/p45/5b9e745bf23a8 https://filecrypt.cc/Container/45A042656F.html
