Datapizza

Il Founder di Telegram è stato arrestato in Francia!🤯 Tutto quello che sappiamo 👇🏼 Pavel Durov, il miliardario CEO della famosa azienda di messaggistica è stato arrestato sabato sera all’aeroporto di Burget vicino a Parigi. E oggi si presenterà davanti alla corte. Le indagini sono focalizzate sulla mancanza di moderazione di Telegram che permettono lo svolgimento di una serie di attività criminali sull’App. Nato in Russia, l’ha lasciata nel 2014 dopo aver rifiutato di consegnare al governo i dati di un gruppo attivo su VKontakte (social network più utilizzato in Russia) che protestava apertamente contro Putin. Oggi Durov ha una doppia cittadinanza in Francia e negli Emirati Arabi. E voi che ne pensate di questa situazione? Questo post è stato fatto in collaborazione con Starting Finance.

Questo fenomeno può causare problemi quando costruisci modelli di regressione lineare. 📈 Stiamo parlando della Multicollinearity, che si verifica quando due o più variabili predittive in un modello di regressione sono altamente correlate tra loro. Facciamo un esempio 👇 Immagina di avere un dataset con due variabili: altezza e peso. Se queste variabili sono strettamente correlate (le persone più alte tendono ad essere più pesanti), il tuo modello potrebbe avere difficoltà a distinguere l'effetto individuale di ciascuna variabile sulla variabile di risposta. Ma quali sono i pro e i contro della multicollinearità? 👇 Pro: ✅ Può indicare relazioni interessanti tra le variabili predittive. Contro: ❌ Può rendere difficile interpretare i coefficienti di regressione. ❌ Può aumentare la varianza dei coefficienti, rendendoli instabili. ❌ Può portare a conclusioni fuorvianti sul significato delle variabili. Come si può rilevare? Ci sono diverse tecniche: 1️⃣ Matrice di correlazione: Controlla le correlazioni a coppie tra le variabili predittive. 2️⃣ Variance Inflation Factor (VIF): Misura quanto la varianza di un coefficiente di regressione aumenta a causa della multicollinearità. E come si può gestire? Ecco alcune opzioni: 🔸 Rimuovere una delle variabili correlate. 🔸 Combinare le variabili correlate in un unico predictor. 🔸 Usare tecniche di regolarizzazione come Ridge Regression o Lasso. Comprendere questo concetto è cruciale per costruire modelli di regressione affidabili e interpretabili. 💡 E tu, hai mai incontrato la multicollinearità nei tuoi progetti di data science? Facci sapere nei commenti! 💬 #datascience #statistics #regression

Quante volte ti è capitato?🤣 #datascience #excel #ai

Ora puoi ascoltare qualsiasi libro e blog direttamente grazie all’AI 🚀 ElevenLabs lancia globalmente la sua app di sintesi vocale Reader. Supporta ben 32 lingue! Ecco cosa possiamo fare con quest’app 👇 📍 Possiamo caricare qualsiasi testo (articoli, PDF, ebook) e ascoltarlo in diverse lingue e voci. 📍 Sono supportate lingue come portoghese, spagnolo, francese, hindi, tedesco, giapponese, arabo, coreano, italiano, tamil e svedese. 📍 Possiamo scegliere tra centinaia di nuove voci. Dietro le quinte, l'app usa il modello Turbo v2.5 di ElevenLabs, che riduce la latenza della conversione da testo a voce e migliora la qualità. ElevenLabs ha in programma di aggiungere più funzionalità all'app, come il supporto offline e la condivisione di snippet audio. Cosa ne pensi di questa tecnologia? Pensi che possa essere utile per l'apprendimento delle lingue o per l'accessibilità? #ai #reader #elevenlabs

Il lavoro da remoto porta meno risultati?🧐 👉 È quello che fa intendere Eric Schmidt, ex CEO e chairman di Google, in una intervista a Stanford, in cui dichiara che secondo lui Google sarebbe indietro nel campo AI perché avrebbe dato priorità al benessere dei dipendenti, compreso il lavoro da remoto. Viceversa, dice Schmidt, per essere competitivi con una startup bisogna lavorare fino allo sfinimento, e non basta “venire in ufficio una volta a settimana”. Nell’intervista Schmidt suggerisce anche che in un futuro in cui le AI possano fare compiti complessi, un’azienda potrebbe chiedere all’AI di clonare totalmente un prodotto esistente già vincente come TikTok, anche “rubando tutta la musica”. E poi solo se il clone ha successo assumere degli avvocati per ripulire il tutto.🥶 Stanford ha successivamente rimosso il video da YouTube dopo che la stampa ha iniziato a diffonderlo. Cosa ne pensi di queste parole? #google #tech #ai

Gli Unit Test sono una componente essenziale nel processo di sviluppo del software. 🚀 Ma cosa sono esattamente? Si tratta di test che verificano il corretto funzionamento di singole unità di codice, come funzioni o metodi. Il loro scopo principale è garantire che ogni parte del software funzioni come previsto, isolando ogni componente e verificando il suo corretto funzionamento in vari scenari. 🎯 Perché sono importanti? 👇 Gli Unit Test permettono di individuare e risolvere bug rapidamente ed efficientemente. Facilitano anche il processo di refactoring del codice, poiché ogni modifica può essere immediatamente testata per assicurare che non introduca nuovi errori. Contribuiscono infine a migliorare la qualità del software, assicurando che ogni componente operi correttamente. 🚀 Facciamo un esempio 👇 Supponiamo di avere una funzione che calcola la radice quadrata di un numero. Un Unit Test per questa funzione verificherebbe che restituisca il risultato corretto per vari input, come numeri positivi, zero e che gestisca correttamente gli errori, come il tentativo di calcolare la radice quadrata di un numero negativo, solitamente lanciando un'eccezione specifica che l'Unit Test dovrebbe catturare. 🧮 E tu, utilizzi gli Unit Test nel tuo lavoro? #test #coding #softwaredevelopment

Ti interessa la Data Science? Ecco 7 libri che devi assolutamente leggere 👇 📍 ”Python for Data Analysis” di Wes Mckinney 📍 ”Python Data Science Handbook” di Jake VanderPlas 📍 ”Data Science for Business” di Foster Provost e Tom Fawcett 📍 ”Essential Math for Data Science” di Thomas Nield 📍 ”Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” di Aurélien Géron 📍 ”Machine Learning Yearning” di Andrew NG 📍 ”Deep Learning” di Yoshua Bengio, Ian Goodfellow e Aaron Courville 📍 ”Pattern Recognition and Machine Learning” di Christopher M. Bishop Li hai già letti? Consigliacene altri nei commenti! #books #datascience #machinelearning 

Gli alberi binari sono una struttura dati fondamentale nel mondo dell’informatica 👇 Le loro applicazioni vanno dalla ricerca e l'ordinamento all'indicizzazione di database e all'apprendimento automatico. 🌳 Ma cosa sono esattamente gli alberi binari? 🤔 Si tratta di una struttura ad albero in cui ogni nodo ha al massimo due figli, chiamati figlio sinistro e figlio destro. La bellezza di un albero binario sta nella sua semplicità e utilità nel rappresentare dati gerarchici. Ci sono diversi tipi di alberi binari 👇 📍 Albero binario completo - in cui ogni livello è completamente pieno, tranne forse l'ultimo  📍 Albero binario perfetto - in cui ogni livello, incluso l'ultimo, è completo  📍 Albero binario bilanciato - in cui la profondità dei sottoalberi sinistro e destro di ogni nodo differisce al massimo di 1  📍 Albero binario di ricerca -in cui ogni nodo è più grande di tutti i nodi nel suo sottoalbero sinistro e più piccolo di quelli nel suo sottoalbero destro Gli alberi binari trovano applicazione in una vasta gamma di scenari, dal miglioramento degli algoritmi di ricerca e ordinamento alla gestione di dati gerarchici come i filesystem. 📂 Negli algoritmi di ricerca, gli alberi binari di ricerca (BST) riducono drasticamente la complessità temporale, spesso a O(log n) per alberi bilanciati. Gli algoritmi di ordinamento, come l'ordinamento ad albero (tree-sort), sfruttano la visita in-order per ottenere un ordinamento efficiente. Oltre agli alberi binari fondamentali, esistono strutture avanzate come gli alberi AVL e gli alberi Red-Black, che incorporano meccanismi per mantenere l'equilibrio. Gli alberi AVL sono preferiti quando le ricerche sono più frequenti di inserimenti/cancellazioni, mentre gli alberi Red-Black sono favoriti quando inserimenti e cancellazioni avvengono più spesso. Fonte: Level Up Coding E tu, hai mai utilizzato gli alberi binari nei tuoi progetti? #datastructures #algorithms #datascience

Premesso che non vogliamo nulla del genere... 👇 In Datapizza stiamo cercando il nostro primo Sales! 😎 Sarai il punto di contatto tra noi e i nostri clienti e lavorerai a stretto contatto con i founder di datapizza. Nel concreto, di cosa ti occuperai? 👉 Gestione e qualifica dei contatti inbound (ad oggi il 90% dei clienti è stato inbound) 👉 Gestione del CRM 👉 Partecipazione alla definizione e all’implementazione della strategia di vendite outbound 👉 Coinvolgimento decisioni delle strategie di Marketing B2B 👉 Vendita dei nostri prodotti e servizi Cosa stiamo cercando in te? ✅ 1-3 anni di esperienza in Sales di prodotti nel mondo HR o AI ✅ Grande voglia di fare e di cambiare lo status quo del Tech in Italia ✅ Voglia di imparare continuamente Nice to have: 📍Background STEM 📍 Esperienza pregressa in Startup B2B Cosa offriamo? 💰 RAL 28k + 7k variabile 📈 Piano di crescita importante (ricorda che sarai il primo) 🤝 Pacchetto di stock option 🍕 Lavoro ibrido: per i primi 6 mesi sarà richiesta presenza di 3 giorni a settimana, per poi valutare un full remote una volta avviato il tutto Se pensi di essere la persona giusta ecco il link per candidarti: https://lnkd.in/dWNEysCN #sales #hiring #startup

Stai cercando dataset gratuiti? Ecco un documento con tutti i dataset pubblici! E riordinati in base al campo d’utilizzo. 💥 Fonte: Himanshu Ramchandani Conosci altri dataset pubblici che non sono nella lista? Scriviceli nei commenti 👇 #dataset #datascience #machinelearning