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Applicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter

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Applicazioni pratiche di machine learning
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Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning

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ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist

Per realizzare reports di analisi dei dati e modelli di machine learning con Python utilizzando le librerie Pandas, Scikit-learn, Numpy, Matplotlip si può installare sul proprio PC Jupyter che funziona tramite browser. Non appena installato e avviato Jupyter si possono creare e visualizzare files con estensione .ipynb che sono gestibili secondo le modalità descritte nella seguente schermata del programma:

Markdown

[modifica | modifica sorgente]

In particolare le caselle di testo si possono formattare con il linguaggio MarkDown secondo le seguenti regole: 

#   Intestazione 1
##  Intestazione 2
### Intestazione 3
...
###### Intestazione

Markup di intestazione alternativo
==========================

Markup di intestazione alternativo
--------------------------

Il testo del paragrafo si estende su due righe e contiene
_corsivo_, __grassetto__, `code` e un [hyperlink] (http://en.wikibooks.org/).  Sono anche possibili *corsivo* e **grassetto** e, come estensione, ~~barrato~~.

Elenco puntato:
  * articolo 1
  * articolo 2
  * articolo 3

Elenco numerato:
  1. voce 1
  2. articolo 2
  3. articolo 3

Riga orizzontale:
----

Citazione :
> Questo è formattato
> tra virgolette.

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