[nadiaplamadeala]

Ciao Claudio! I principali framework Python per la data science sono:

1. NumPy

Si tratta di una libreria Python che gestisce la maggior parte dei calcoli numerici effettuato con Python. Fornisce il supporto per array e matrici multidimensionali e viene fornita con una impressionante raccolta di routine per far funzionare gli array.

2. SciPy

SciPy è una libreria Python che viene comunemente utilizzata in applicazioni che richiedono il calcolo scientifico da parte di ingegneri, ricercatori e in altri settori tecnici. Dispone di moduli per l’elaborazione dei segnali, per l’integrazione, per la risoluzione di ODE, per l’algebra lineare e tanto altro ancora.

3. Tensorflow

TensorFlow è una piattaforma creata dalla Google Brain Team con il solo scopo di facilitare la costruzione di modelli di Machine Learning.

4. Keras

Keras è un’API basata su Python che può funzionare su TensorFlow, Theano o CNTK. È essenzialmente una libreria di reti neurali progettata per facilitare esperimenti rapidi su queste ultime.

5. Matplotlib

Matplotlib viene utilizzato principalmente per la visualizzazione dei dati attraverso il tracciamento. Matplotlib è analogo a MATLAB in termini di applicazione con il vantaggio di permettere la programmazionie con Python, quindi open-source e gratuita.

6. Panda

Pandas è una libreria che viene utilizzata per il calcolo e l’analisi dei dati. È ampiamente impiegata per il wrangling dei dati, il che spiega la sua popolarità quando è coinvolta qualsiasi forma di analisi dei dati.

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Ciao Claudio! I principali framework Python per la data science sono:

1. NumPy

Si tratta di una libreria Python che gestisce la maggior parte dei calcoli numerici effettuato con Python. Fornisce il supporto per array e matrici multidimensionali e viene fornita con una impressionante raccolta di routine per far funzionare gli array.

2. SciPy

SciPy è una libreria Python che viene comunemente utilizzata in applicazioni che richiedono il calcolo scientifico da parte di ingegneri, ricercatori e in altri settori tecnici. Dispone di moduli per l’elaborazione dei segnali, per l’integrazione, per la risoluzione di ODE, per l’algebra lineare e tanto altro ancora.

3. Tensorflow

TensorFlow è una piattaforma creata dalla Google Brain Team con il solo scopo di facilitare la costruzione di modelli di Machine Learning.

4. Keras

Keras è un’API basata su Python che può funzionare su TensorFlow, Theano o CNTK. È essenzialmente una libreria di reti neurali progettata per facilitare esperimenti rapidi su queste ultime.

5. Matplotlib

Matplotlib viene utilizzato principalmente per la visualizzazione dei dati attraverso il tracciamento. Matplotlib è analogo a MATLAB in termini di applicazione con il vantaggio di permettere la programmazionie con Python, quindi open-source e gratuita.

6. Panda

Pandas è una libreria che viene utilizzata per il calcolo e l’analisi dei dati. È ampiamente impiegata per il wrangling dei dati, il che spiega la sua popolarità quando è coinvolta qualsiasi forma di analisi dei dati.