In Pandas e NumPy è fondamentale incrociare molte fonti dati per svolgere analisi. Talvolta possono però apparire messaggi di errore non facilmente comprensibili senza la necessaria esperienza, ad esempio non impiegando un giusto operatore logico. Esploriamo la problematica per vederci chiaro
Approcciamo in maniera semplice il Machine Learning senza preamboli matematici, ma mettendo subito mano al codice. Vedremo come con l’algoritmo della Regressione Lineare offerto dalla libreria Scikit-learn possiamo tracciare l’andamento di valori e attuare predizioni
Partendo da operatori aritmetici e funzioni built-in fino alla potentissima libreria NumPy, passando per i moduli math, statistics e random già inclusi in Python: ecco l’arsenale a disposizione dello specialista di Big Data, Machine Learning e calcolo scientifico in genere