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Condivido questo comodo e sintetico cheatsheet che mostra le basi python ed r per gli algoritmi base del Machine Learning. Spero l'immagine si veda bene, altrimenti il pdf originale si può scaricare da qui: www.analyticsvidhya.com/wp-content/uploa..

Gli algoritmi machineLearning trattati sono:

Supervised Learning: Decision Tree, Random Forest, kNN , Logistic Regression

Unsupervised Learning: Apriori algorithm, k-means, Hierarchical Clustering

Reinforcement Learning: Markov Decision Process, Q Learning

Per la parte python sono moduli sklearn (sci-kit learn)

Soprattutto per il tessuto economico italiano fatto di tantissime micro e piccole imprese avere "un intero" data scientist in azienda è sia oneroso economicamente parlando che, non voglio usare la parola inutile o sprecato, ma "di troppo". Per una piccola azienda spesso è sufficiente il lavoro di qualche mese o semestre per attivare una razionalizzazione dei processi di analisi dei dati sufficienti a impattare sul modello di business.

Ecco che un "Data-Scientist as a Service" sarebbe molto comodo! Un professionista che ha competenze SIA di analisi e gestione dei dati SIA che una buona propensione a comprendere in modo veloce e sveglio il business potrebbe proporsi appunto come "servizio". Ci sono molte sovrapposizione con i tradizionali servizi di consulenza manageriale e di business, questo DSaaS sarebbe più orientato al servizio di data-analytics (in prima battuta) e di instaurare nell'azienda semplici processi "digital oriented".

Soprattutto nel campo dell'analisi dei dati generati dal settore IoT questa necessità   sta emergendo con vigore: www.ioti.com/analytics/iot-data-analytic..

in questo campo (IoT) che non tocca direttamente le scelte manageriali e di business il dataScientist as a Service potrebbe trovare terreno molto fertile.

Non so come funzionano gli algoritmi di Amazon Kindle, fatto sta sono riuscito ad avere un bellissimo volume dedicato al machine learning a prezzo 0€ ovvero gratuitamente.

Si tratta di un libro di "John Slavio, Machine Learning for beginners - An introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning", lo trovate qui: www.amazon.com/Machine-Learning-Beginner..

Con un linguaggio semplice e diretto John dapprima fornisce una introduzione a cosa è il machineLearning, poi racconta quali sono le applicazioni dimostrandone il loro impatto sull'economia e sulla società  . Infine descrive i classici algoritmi dell'artificialIntelligence: supervisionati, non-supervisionati e così via.

Se lo trovi gratuitamente come è capitato per me prendilo subito altrimenti al momento è prezzato 4.93$. Per me è stata una buona lettura estiva :-) anche se non sono sicuri siano libri da spiaggia...

Seguo Siraj da molto tempo, fin dai primi video quelli in cui parlava di python e di artificial intelligence con umorismo ironia e spesso anche "music-video". Siraj ora ce l'ha fatta ed è diventato un "influencer" del settore data science.

Recentemente ha pubblicato un video in cui dà   un programma per ambire a diventare dataScientist in 3 mesi. Il video è molto interessante ma ancora più precisi e concreti sono i link ai corsi inseriti sotto al video.

Quando avete 10 minuti di tempo e vi interessa il mondo delmachineLearning date un'occhiata a: www.youtube.com/watch?v=Cr6VqTRO1v0 (Learn Machine Learning in 3 Months)

Esplora i tuoi dati con pandas in python. In questa bellissima infografica sono riassunti i comandi pene iniziare ad analizzare ed a osservare un nuovo dataset. Molto interessanti le funzioni di aggregazione. Trovate la infografica in allegato al messaggio. Ciao.

Parte oggi 12 giugno 2018 nella crypto valley a Zug in Svizzera la conferenza CRYPTO WORLD ZUG CONFERENCE.

Exchanges, Private Keys, Proof of Work, Altcoins, Wallets, … ? Are you new to the world of Crypto & Blockchain and trying to make sense of this new technology? Join us in Zug, Switzerland in June 2018 and become a part of the Blockchain revolution!

Grasp the basic concepts underpinning Blockchain & Crypto, in plain English and with an emphasis on real-life aspects: use-cases, regulations, opportunities and much more.

No matter if you are a technology enthusiast, a business owner, consultant, lawyer, freelancer or a startup. Our expert-speakers will help you to understand the next digital revolution.

Maggiori informazioni: cryptoworldzug.io/

Segnalo questo bell’articolo che presenta 25 dei termini più comuni che si incontrano nelle discussioni su bigdata e machineLearning: www.datasciencecentral.com/profiles/blog..

Buona lettura

Fate una ricerca su amazon con le keyword "office digital licence" navigate tra i risultati e troverete offerte che per meno di 10€ vi assicurano il pacchetto software office 2016 professional completo (Microsoft Office 2016 Professional Plus - Digital Download - Licence Only).

Ho cercato in rete per capire se la cosa fosse legale e non ho trovato nulla in merito: deduco che queste licenze molto scontate siano legali. Mia opinione: per il pc di casa vale la pena di tentare, al massimo si sono buttati 5-10€ mentre in caso di aziende è meglio informarsi per bene sulla validità   e liceità   di tali licenze.

Per il pc di casa ho fatto una prova acquistando da SAM Soft che suppongo sia una azienda con sede in UK. Ordine a meno di 6€ fatto la sera, al mattino avevo già   l'email con il "product key". Collegato al sito di Microsoft, ho creato come scritto nelle istruzioni un nuovo account et voilat, tutto è funzionato alla perfezione.

Ho trovato questo libro gratuito su python, titolo "Python Data Science Handbook - Essential Tools for Working with Data". Il libro si trova su github in formato Jupyter notebooks; link per sfogliare il libro: jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandb..

Da anni python è riconosciuto come il linguaggio più veloce ed immediato per iniziare a fare dataScience. I contenuti del libro sono (da: shop.oreilly.com/product/0636920034919.d..):

_ IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python

_ NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python

_ Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python

_ Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python

_ Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms

Volatilità  : questo è la più grande gioia e al contempo dolore delle cryptomonete. Per gli speculatori professionisti i movimenti improvvisi e poderosi delle cryptomonete possono portare a incredibili guadagni in poco tempo. Per gl iinvestitori che mettono qualche soldo possono essere fonte di altrettanto incredibili perdite.

Sta nascendo una nuova cryptomoneta il cui obiettivo è quello di limitare questa volatilità  . Si chiama Lapo (dal nome del cagnolino del fondatore) ed è Svizzera (e mi vien da dire ovviamente visto il fertile terreno che sta creando la confederazione elvetica per le cryptovalute).

Il sito ufficiale è questo: lapo.io/

La stabilità   del prezzo di Lapo (sigla LAX) verrà   garantita grazie ad un fondo di stabilità   (il Lapo Stability Fund) integrato ad algoritmi di machine learning. Il progetto tuttavia non si ferma al fondo di stabilità  , l'obiettivo è quello di diventare la cryptomoneta di collegamento tra il sistema tradizionale e quello "digitale" soprattutto nel mondo dei pagamenti.

Il whitePaper si può scaricare da questo link: lapo.io/files/lapo-whitepaper.pdf