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DEAL OF THE DAY

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, September 26, 2025 - January 25, 2026.
Edited by Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; bound, pp. 456, 300 col. ill., cm 24x29.

cover price: € 80.00

Beato Angelico

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Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, September 26, 2025 - January 25, 2026.
Edited by Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; bound, pp. 456, 300 col. ill., cm 24x29.

FREE (cover price: € 80.00)

Beato Angelico

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Ospedaletto, 2007; bound, pp. 320, col. ill., col. plates, cm 25,5x29.

FREE (cover price: € 77.00)

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Segni dell'Eucarestia

Edited by M. Luisa Polichetti.
Ancona, Osimo, Loreto Jesi, Senigallia, Fabriano e Metelica, 23 giugno - 31 ottobre 2011.
Torino, 2011; paperback, pp. 221, b/w and col. ill., cm 24x28.

FREE (cover price: € 32.00)

Segni dell'Eucarestia

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Big Data Analytics. Analizzare e interpretare dati con il machine learning

Apogeo

Milano, 2019; paperback, pp. XIV-221, ill.
(Guida Completa).

series: Guida Completa

ISBN: 88-503-3478-8 - EAN13: 9788850334780

Languages:  italian text  

Weight: 1.06 kg


I Big Data sono una realtà e la professionalità del data scientist è tanto ambita quanto rara sul mercato del lavoro. All'interno delle aziende, infatti, gli investimenti si concentrano sempre più sull'analisi dei dati, con lo scopo di prendere decisioni efficaci e migliorare prodotti, servizi e vendite. Questo manuale presenta in modo semplice e concreto i Big Data a chi non ha particolare esperienza ma vuole passare velocemente dalla teoria alla pratica. Per questo viene introdotto KNIME, uno strumento open source e gratuito dotato di un'interfaccia grafica che ne semplifica l'utilizzo e permette anche a chi non scrive codice di sfruttare i principali algoritmi di machine learning. Dopo aver definito cosa sono - e non sono - i Big Data, attraverso esempi pratici e tutorial viene spiegato come costruire cluster per organizzare dati e come creare modelli di predizione. Infine vengono introdotti argomenti più avanzati come il riconoscimento e l'analisi del linguaggio umano, e l'estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python. Una guida per manager, professionisti e studenti, ma più in generale per chiunque voglia iniziare a lavorare con i Big Data apprezzandone le opportunità e comprendendone le criticità.

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