Una delle domande più comuni nel mondo della Data Science riguarda la tipologia di algoritmo migliore, e quindi da usare, per risolvere un certo problema.
Qui viene riassunta, tramite una pratica matrice, una risposta molto completa a questa domanda:
Come già detto in precedenza la Data Science (e più in generale la Data Culture) è, a ragione a mio avviso, uno degli argomenti caldi del momento.
Purtroppo come sempre accade quando c’è molto interesse verso un argomento, c’è anche un bel po’ di confusione in giro e quindi è bene che ogni tanto ci siano articoli come questo che vanno a rispondere a domande “imbarazzanti” che, sopratutto chi si sta avvicinando ora all’argomento, magari ha un po’ paura di fare.
La Data Science è uno degli argomenti più caldi dell’anno. Si parla anche (e finalmente) di Data Culture dove si sogna un futuro in cui non si spareranno più dati a caso (per essere gentili) ma ogni singola valutazione verrà fatta su dati quantomeno oggetivi. Poi le interpretazioni potranno essere le più diverse e disparate, ma almeno si partirà da una base comune, che non è poco. Su Technet sono stati pubblicati diversi articoli, non tecnici, per iniziare a spiegare perchè è cosi importante la Data Science e cosa può aiutarci a fare.
Ok, sembra uno dei quei post dal titolo esagerato usato solo per attrarre qualche click. Quando ho letto l’articolo ero *molto* scettico. Ed invece è vero. Ben 60 (sessanta!) libri completamente gratuiti dedicati ai temi della Data Science:
Qui il link:
