Impara l'analisi statistica in Python con SciPy 1.17 e statsmodels 0.14: statistica descrittiva, t-test, ANOVA, chi-quadrato, correlazione, regressione lineare, test non parametrici e correzione per test multipli con esempi di codice pronti all'uso.
Una guida pratica al machine learning con scikit-learn 1.8: dalle pipeline alla validazione incrociata, dal tuning degli iperparametri al confronto tra algoritmi. Con esempi di codice Python pronti all'uso.
Guida pratica all'analisi delle serie temporali in Python: da pandas e matplotlib ai modelli ARIMA/SARIMAX, fino al forecasting su larga scala con StatsForecast e NeuralForecast. Con progetto end-to-end incluso.