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Guide

Jupyter Notebook per Data Science e Machine Learning | Guida Italiano

Jupyter Notebook per Data Science e Machine Learning | Guida Italiano

Un Jupyter notebook è un documento interattivo che ti consente di scrivere ed eseguire codice in chunks rispetto ai tradizionali sistemi basati sul concetto all-or-none.

In pratica hai delle caselle di testo definite celle in cui puoi scrivere codice, e che possono all’occorenza essere formattate per aggiungere testo informativo o equazioni matematiche.

Sono popolari in ambito data science e machine learning poiché consentono di eseguire in un unico documento tutti gli step necessari per completare un’analisi dati efficiente e produttiva.

Un documento supporta molteplici linguaggi di programmazione. Python è particolarmente comodo, consentendo di scrivere codice pulito, di facile lettura, condensando funzioni complesse in poche righe.

La nostra scelta.

Inoltre, cosa più importante, un jupyter notebook è facilmente condivisibile: la soluzione ideale per il nostro portfolio da data scientist.

Jupyter Notebook | Installazione

E’ sufficiente installare Anaconda, una distribuzione gratuita e open source dei linguaggi di programmazione Python e R.

E’ annoverata come la più popolare piattaforma di Data Science al mondo.

R è un’alternativa di Python, ma eccelle in situazioni che non ci riguardano.

Anaconda è disponbiile per Windows, MacOS e Linux.

Download Anaconda | Official WebSite

Seguendo procedure guidate di installazione, in pochi secondi il sistema è configurato.

Anaconda contiene tutto, quindi non sono necessari ulteriori Step.

Per avviare il server locale, occore digitare nel terminale:

jupyter notebook

Quindi usare il meno in altro a destra, selezionando New->Python 3

IBM Skills Network Lab | Online Method

In altenarnativa all’installazione è possibile usare Jupyter Notebook anche online, in Cloud.

A questo scopo esiste una piattaforma denominata IBM Skills Network Lab che mette a disposizione in modo gratuito decine di risorse per Data Science e Machine Learning tra cui:

  • JupyterLab
  • Zeppelin Noteoobk
  • RStudio IDE

Accedi ad IBM Skills Network Lab

Per il momento è tutto.

Un caldo abbraccio, Andrea.

Written by Andrea Provino - Settembre 13, 2019

6 Comments

  • Curriculum Data Scientist: Consigli CV | Italiano - Machine Learning & Data Science Blog Ottobre 20, 2019 at 19:48

    […] Perfezionando il Project Planning Funnel, hai passato in rassegna le fasi della Data Science Methodology e, con i progetti online, possiedi finalmente un ricco Project Portfolio, con qualche decina di Jupyter Notebooks […]

    Reply
  • Cos'è Google Colab: jupyter notebooks online - Machine Learning & Data Science Blog Ottobre 25, 2019 at 20:41

    […] Colab è una piattaforma online gratuita che offre un servizio di cloud hosting di Jupyter Notebooks, con il supporto a […]

    Reply
  • Data Visualization Tools Python: Area Plots, Histograms, Bar Chart Novembre 7, 2019 at 17:56

    […] un jupyter notebook in locale, o su Google Colab, e prepariamoci all’esplorazione importando il […]

    Reply
  • Data Visualization Tools Python: Pie Charts, Box Plots, Scatter Plots Novembre 8, 2019 at 10:41

    […] un jupyter notebook in locale, o su Google Colab, e prepariamoci all’esplorazione importando il […]

    Reply
  • Advanced Data Visualization Python: Waffle Charts, Word Clouds Novembre 10, 2019 at 11:01

    […] un jupyter notebook in locale, o su Google Colab, e prepariamoci all’esplorazione importando il […]

    Reply
  • Airbnb: il profilo del Data Scientist | Domande colloquio di lavoro Novembre 27, 2019 at 22:08

    […] semplice Jupyter Notebook o un Google Colab […]

    Reply
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