L’architettura dei Big Data e la struttura a livelli: Batch layer, Speed layer, Serving layer
L’architettura dei Big Data si basa su un’organizzazione a livelli che comprende: il Batch Layer, lo Speed Layer, il Serving Layer.
Introduzione ai Big Data
Nell’era digitale in cui viviamo, i Big Data hanno assunto un ruolo centrale, trasformando radicalmente la nostra comprensione e gestione delle informazioni. In questa sezione, esploreremo il mondo affascinante dei Big Data, dal loro fondamentale ruolo nell’evoluzione dell’informatica alla vasta gamma di tecnologie impiegate per gestirli ed elaborarli.
Il processo ETL nel Cloud Computing: Estrazione, Trasformazione e Caricamento dei Dati per l’Analisi Aziendale
Gli strumenti ETL (Extract, Transform, Load) sono strumenti software progettati per l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati da diverse fonti di dati verso un data warehouse o un data lake nel cloud. Questi strumenti sono fondamentali per l’analisi dei dati e per la creazione di report, dashboard e modelli di intelligenza artificiale.
Iaas, PaaS, SaaS : l’evoluzione dei modelli di distribuzione dei servizi informatici dall’on-premises al cloud computing
La nomenclatura di IaaS, PaaS e SaaS è nata per definire in modo chiaro e conciso i diversi modelli di servizi offerti dai fornitori di servizi cloud. Questi termini sono emersi negli anni 2000 all’inizio della diffusione del cloud computing e sono diventati standard nel settore tecnologico per descrivere le varie offerte di servizi. In questo articolo daremo un’occhiata più approfondita a questi nuovi modelli di servizi.
Tidyverse, uno strumento ideale per la Statistica Descrittiva con R
La statistica descrittiva è una fase cruciale nell’analisi dei dati, fornendo una panoramica dettagliata delle caratteristiche principali di un dataset. R, con il suo vasto ecosistema di pacchetti, offre una soluzione potente e coerente per affrontare questa fase. Tra questi, spicca Tidyverse, un insieme di pacchetti progettati per migliorare la manipolazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati in R.
Introduzione alla Statistica con R
La statistica è una disciplina che si occupa della raccolta, dell’analisi e dell’interpretazione dei dati. Attraverso l’uso di metodi statistici, è possibile estrarre informazioni significative dai dati, trarre conclusioni e prendere decisioni informate. R è un ambiente di programmazione e analisi statistica che gode di grande popolarità nella comunità scientifica e aziendale. La sua versatilità e la vasta gamma di pacchetti statistici disponibili lo rendono uno strumento potente per esplorare e analizzare dati in modo efficiente. In questa sezione vedremo come addentrarsi nel mondo della statistica lavorando con R attraverso una serie di articoli di approfondimento.
Installazione di R stand-alone su chiavetta USB da Windows
Evitare di installare ogni volta applicazioni su qualsiasi PC su cui abbiamo bisogno di lavorare può essere una soluzione efficiente. Infatti per alcune di esse è possibile installare un’applicazione su una chiavetta USB e portarsi appresso tutto il necessario per lavorare. In questo articolo installeremo la console R su una chiavetta USB. In questo modo potremo lavorare con R, fare le nostre analisi statistiche su qualsiasi PC con Windows. Una volta finito, rimuoveremo la chiavetta, lasciando il PC pulito.
Realizziamo un Single Layer Perceptron (SLP) con Python
In questo articolo si propone di esplorare il mondo dei perceptron, concentrandosi in particolare sul Single Layer Perceptron (SLP), il quale, sebbene costituisca solo una piccola frazione dell’architettura complessiva delle reti neurali profonde, fornisce una solida base per comprendere i meccanismi fondamentali del Deep Learning. Introdurremo anche degli esempi pratici di implementazione in Python, illustrando come costruire e visualizzare un SLP utilizzando librerie come NumPy, NetworkX e Matplotlib.
Algoritmi di Ricorsione e Backtracking con Python
Gli algoritmi di ricorsione e backtracking sono strumenti potenti e flessibili per risolvere una vasta gamma di problemi computazionali. La loro implementazione in Python, con una corretta attenzione ai dettagli e ai casi base, può portare a soluzioni eleganti e efficienti. La comprensione di questi concetti è essenziale per affrontare con successo problemi complessi e apre la strada a soluzioni creative e innovative.
Gli Algoritmi Numerici con Python
Nel vasto mondo degli algoritmi numerici, ci immergiamo in concetti e tecniche mirate alla manipolazione e alla generazione di numeri. Nell’ambito degli algoritmi numerici, è possibile trovare soluzioni per problemi come l’interpolazione, la risoluzione di equazioni differenziali, l’ottimizzazione numerica e altro ancora. In questa sezione, esploreremo gli algoritmi numerici utilizzando il linguaggio di programmazione Python.