Serie di 5 semplici passi Padroneggia Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch e Google Cloud

Serie di 5 semplici passi per dominare Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch e Google Cloud

Come parte del viaggio di 30 anni di VoAGI nel campo della scienza dei dati, dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale, il team si è riunito per selezionare una varietà di articoli da farti immergere in tutto il sapere possibile.

Quando si inizia qualcosa di nuovo, è sempre difficile iniziare. Il team di VoAGI si prende quella responsabilità sulle spalle con la nostra serie “Tornare alle basi: iniziare in 5 passaggi”, che include:

  • Strutture dati in Python
  • SQL
  • Scikit-learn
  • PyTorch
  • Google Cloud Platform

Quindi entriamo subito nel vivo…

 

Strutture dati in Python in 5 passaggi

Questo tutorial illustra le strutture dati fondamentali di Python: liste, tuple, dizionari e insiemi. Impara le loro caratteristiche, i casi d’uso e gli esempi pratici, il tutto in 5 passaggi. Quando si tratta di imparare come programmare, indipendentemente dal particolare linguaggio di programmazione che si usa per questa attività, si scoprirà che ci sono alcuni argomenti principali della disciplina scelta a cui la maggior parte di ciò a cui si è esposti può essere categorizzata.

Alcuni di questi, in ordine generale di comprensione, sono la sintassi (il vocabolario del linguaggio); i comandi (l’assemblaggio del vocabolario in modi utili); il flusso di controllo (come guidiamo l’ordine dell’esecuzione dei comandi); gli algoritmi (i passaggi che facciamo per risolvere problemi specifici… come è diventata una parola così confusa?); e, infine, le strutture dati (i depositi virtuali di memorizzazione che usiamo per la manipolazione dei dati durante l’esecuzione degli algoritmi, che sono, ancora una volta… una serie di passaggi).

Scopri i 5 passaggi: Iniziare con le strutture dati in Python in 5 passaggi

 

SQL in 5 passaggi

 Questo tutorial completo su SQL copre tutto, dall’allestimento dell’ambiente SQL alla padronanza di concetti avanzati come join e subquery e all’ottimizzazione delle prestazioni delle query. Con esempi passo-passo, questa guida è perfetta per i principianti che vogliono migliorare le proprie competenze di gestione dei dati.

Quando si tratta di gestire e manipolare dati in database relazionali, Structured Query Language (SQL) è il nome più importante nel campo. SQL è un linguaggio specifico del dominio che serve come fondamento per la gestione del database e offre un modo standardizzato per interagire con i database.

Poiché i dati sono la forza trainante dietro la presa di decisioni e l’innovazione, SQL rimane una tecnologia essenziale che richiede attenzione di alto livello da parte di analisti dei dati, sviluppatori e scienziati dei dati.

Scopri i 5 passaggi: Iniziare con SQL in 5 passaggi

 

Scikit-learn in 5 passaggi

 Questo tutorial offre una panoramica approfondita dell’apprendimento automatico con Scikit-learn. I lettori impareranno concetti e tecniche chiave, inclusa la preelaborazione dei dati, l’addestramento e la valutazione del modello, l’ottimizzazione dei parametri e la creazione di modelli ensemble per prestazioni migliorate.

Per imparare come utilizzare Scikit-learn, è ovviamente necessaria una conoscenza di base dei concetti sottostanti dell’apprendimento automatico, poiché Scikit-learn non è altro che uno strumento pratico per implementare principi di apprendimento automatico e compiti correlati. L’apprendimento automatico è una sottoarea dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare e migliorare dall’esperienza senza essere programmati esplicitamente. Gli algoritmi utilizzano i dati di formazione per effettuare previsioni o decisioni scoprendo pattern e approfondimenti.

Scopri i 5 passaggi: Iniziare con Scikit-learn in 5 passaggi

 

PyTorch in 5 passaggi

 Questo tutorial fornisce un’introduzione approfondita all’apprendimento automatico utilizzando PyTorch e il suo wrapper di alto livello, PyTorch Lightning. L’articolo copre i passaggi essenziali dall’installazione agli argomenti avanzati, offrendo un approccio pratico alla creazione e all’addestramento di reti neurali, sottolineando i vantaggi dell’utilizzo di Lightning.

PyTorch è un popolare framework di machine learning open-source basato su Python e ottimizzato per il calcolo accelerato da GPU. Originariamente sviluppato da Meta AI nel 2016 e ora parte della Linux Foundation, PyTorch è diventato rapidamente uno dei framework più utilizzati per la ricerca e le applicazioni di deep learning.

A differenza di altri framework come TensorFlow, PyTorch utilizza grafi di computazione dinamici che permettono una maggiore flessibilità e capacità di debug.

Scopri i 5 passi: Iniziamo con PyTorch in 5 passi

 

Google Cloud Platform in 5 passi

 Esplora le basi di Google Cloud Platform per la scienza dei dati e il machine learning, dalla configurazione dell’account al rilascio del modello, con esempi di progetti pratici.

Questo articolo mira a fornire una panoramica passo-passo su come iniziare con Google Cloud Platform (GCP) per la scienza dei dati e il machine learning. Daremo una panoramica di GCP e delle sue principali caratteristiche per l’analisi, guideremo nella configurazione dell’account, esploreremo i servizi essenziali come BigQuery e Cloud Storage, costruiremo un progetto di dati di esempio e useremo GCP per il machine learning.

Che tu sia nuovo di GCP o stia cercando un ripasso veloce, continua a leggere per imparare le basi e partire in quarta con Google Cloud.

Scopri i 5 passi: Iniziare con Google Cloud Platform in 5 passi

 

Ecco fatto

 Questa serie “Tornando alle basi: Iniziare in 5 passi” ti avrà illuminato sugli strumenti fondamentali utilizzati nella scienza dei dati. Avrai familiarità con le basi di Python, SQL, il machine learning con Scikit-learn e PyTorch, ma avrai anche esplorato la Google Cloud Platform.

Il percorso verso la padronanza dei dati non finisce qui, è un viaggio continuo che richiede di imparare continuamente nuove competenze e acquisire padronanza degli strumenti. 

Resta sintonizzato su VoAGI per ulteriori approfondimenti, guide avanzate e il supporto di una comunità appassionata come te della scienza dei dati.  

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** è una Data Scientist e Scrittrice Tecnica Freelance. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial basati sulla teoria della scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale è/in grado di beneficiare della longevità della vita umana. Una studentessa entusiasta, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue capacità di scrittura, aiutando nel frattempo a guidare gli altri.