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Trasparenza nei Soldi Pubblici della pubblica amministrazione: è arrivato OpenSoldiPubblici (OSP)

By  Fabio | Martedì, 04/09/2018 8:26

Da qualche settimana è online openSoldiPubblici un sito, anzi uno strumento, con cui vorrei dare un mio contributo alla "questione trasparenza": www.opensoldipubblici.it/

Si tratta di un insieme di pagine che permettono al cittadino di osservare come fluiscono i soldi attraverso gli enti pubblici. Si possono visualizzare le spese e gli incassi della pubblicaAmministrazione. Oltre alla visualizzazioni tabellare e numerica dei dati ho aggiunto (e aggiungerò) strumenti visuali quali grafici a barre, mappe interattive, heatmap e così via. Altro strumento secondo me molto importante è la sezione confronti www.opensoldipubblici.it/confronti/index.. dedicata appunto alla generazione di confronti per spese ed incassi.

Il progetto mescola gli opendata dei pagamenti della PA di Siope, con i dataset di Istat sulla popolazione e con quelli delle posizioni geografiche degli enti.

Buona navigazione e se ci sono commenti e critiche fatemi sapere.

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Mysql: group by prendendo la prima parte di un campo stringa delimitato da un carattere (o modello di caretteri)

By  testuser01 | Domenica, 19/08/2018 13:44

Se si desidera fare un "group by" usando la prima parte di una stringa, se questa stringa presenta un carattere divisore ricorrente come per esempio un " - " oppure una un ";" o simile, mysql mette a disposizione la funzione substring_index: dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/string-f..

Un esempio di query è:

SELECT substring_index(stringaDaUsare, '-' ,1) as string_val, count(*) as conteggioRighe, stringaDaUsare

FROM tabellaNome

WHERE campo= 'valore'

GROUP BY string_val

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Livebook interessante su Deep Learning (con cap. introduttivi aperti)

By  Fàbio 2 | Lunedì, 06/08/2018 15:13

Scorrendo il github del prof. Fabio Fumarola (demistifying AI - github.com/fabiofumarola/demystifying-ai) ho trovato un link ad un "livebook" che mi è parso estremamente interessante e chiaro. Gratuitamente gratis sono disponibili i primi 3 capitoli che introducono molto bene il/la deepLearning con python.

Il livebook è acquistabile e consultabile da questo link: www.manning.com/books/deep-learning-with.. (autore Francois Chollet, edizioni Manning Pubblications)

Ci sono anche molti altri link oltremodo interessanti. Buona lettura

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Nuova bacheca per il cittadino digitale

By  Fabio | Giovedì, 10/11/2016 19:32

Ecco il primo post di questa bacheca. Benvenuto visitatore.

Dopo mesi di programmazione apro al pubblico questo spazio. Nasce da un bisogno ben preciso: mi piacerebbe trovare (e quindi creare) uno spazio in cui leggere di argomenti interessanti per il, "cittadino digitale". Un cittadino interessato a partecipare ai temi della vita pubblica, attento a sfruttare le tecnologie digitali, che desidera informazioni oggettive sul <b>"bene</b> comune".

La bacheca è una via di mezzo tra twitter (con un limite di caratteri maggiore) e facebook (ma qui non saranno ammessi post offtopic o con gattini). Come ogni altro strumento web partecipativo il vero carattere sarà   orientato e mano a mano definito dagli utenti.

Per classificare al meglio un post è sufficiente inserire un cancelletto prima di una parola, per esempio: istruzioni e postDiServizio. E' possibile aggiungere delle immagini ai post. Il titolo dei post è facoltativo ma consiglio di metterlo sempre, lo rende molto più interessante.

Buona navigazione

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By testuser01 | Giovedì, 2016-11-10 13:15:29

 Sono "testuser01" un secondo utente di Fabio usato per fare dei test della piattaforma e della bacheca.

Buona navigazione.

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By Fàbio 2 | Venerdì, 2016-11-11 20:04:51

 Ho la necessità   di creare un ulteriore utente per fare delle prove e dei test. Portate pazienza se mai leggerete questo messaggio.

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By testuser01 | Venerdì, 2016-11-11 20:10:00

 Un po' di interventi "costruiti ad hoc" per testare le funzionalità   della bacheca non creerà   alcun fastidio.

Da leggere 2 notifiche e da formattare anche i commenti figli con grassetto e corsivo.

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By testuser01 | Lunedì, 2016-11-14 20:33:09

 Funziona nel "mostra messaggio" immediato? Pare di no.

Grazie ciao

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By Fabio | Mercoledì, 2016-11-23 09:01:36

 Il nome della bacheca/lavagna o di quello che ne sarà   potrebbe essere: "La lavagna degli innovatori amatoriali"?

Sono per ora soltanto idee.

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By Fàbio 2 | Lunedì, 2017-04-10 19:41:50

 Serve anche un nome breve per segnalarla nella prossima versione del menu.

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By Fàbio 2 | Domenica, 2017-08-20 13:43:42

 Dopo il log-in mettere anche il link alla index-page della bacheca. E ovviamente metterlo nel menu in alto.

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By testuser01 | Martedì, 2018-07-31 20:32:07

 Perchè non aggiungere il Social Login con google, twitter e simili?

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Come ricavare / scoprire l'encoding di un file (di testo txt, csv, etc.)

By  testuser01 | Martedì, 31/07/2018 20:30

La codifica dei file (encoding) dei file di testo e dei .csv spesso crea problemi. Ad esempio con pandas di python se ci sono caratteri "strani" e non si fornisce il giusto encoding mentre il crea il dataframe dal csv appaiono errori del tipo:

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 26: invalid start byte

Per scoprire quale codifica ha il file che stai usando puoi con linux usare il comando "file -i *". Apri il terminale nella posizione in cui si trovano i file e poi digita:

file -i *

il terminale vi mostrerà   la lista dei file. Per i file .csv vi verrà   mostrato l'encoding (i più comuni sono utf-8 e iso-8859-1).

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Consigli per visualizzare "bene" le informazioni estratte dai dati (uno su tutti: semplicità)

By  Fabio | Domenica, 22/07/2018 13:50

Condivido con voi questo "vademecum visuale" di preziosi consigli su come visualizzare & mostrare le informazioni (dataviz) mediante grafici e diagrammi (non so se le due parole sono perfetti sinomini oppure se hanno diversi significati): www.geckoboard.com/learn/data-literacy/d..

In allegato al post la infografica che riassume i "tips & tricks".

In ordine sparso e casuale ecco alcuni punti che ho colto leggendo la pagina:

1) rimani semplice, fai della semplicità   il "main focus": spesso ci si fa prendere la mano e si fanno grafici belli da vedere ma difficili da capire. No, falli semplici da capire e dopo belli da vedere.

2) le tabelle permettono agli utenti di fare confronti: rendi la vita facile al tuo utente, allinea i numeri a destra facendoli partire tutti dallo stesso ordine di grandezza (per esempio fa che il primi numero sia l'unità  , i devimali ponili a destra)

3) mettere due dataset diversi nello stesso grafico consente di "raccontare molto bene le informazioni": ricordati di usare due scale diverse e di porre gli assi uno a destra ed uno a sinistra;

4) se non necessario: non usareil 3D, piace solo agli sviluppatori... ma rende difficile la comprensione per l'utente;

5) mantieni semplice il grafico: già   detto ma vale la pena ripeterlo. Non cadere nella trappola dei troppi colori, troppe label, troppi bordi. Stai semplice e il tuo utente ringrazierà  ;

6) usa i colori per comunicare informazione e non per decorare inutilmente: stai semplice :-)

7) less is more: devi comunicare un concetto, non partecipi ad un concorso di belle arti;

8) per confronti usa lunghezze al posto di volumi ed aree;

9) se possibile evita i grafici a torta;

10) per i grafici a linee mostra, se poissibile, tutta la scala delle ordinate;

11) i grafici a barre sono ottimi per i confronti ma falli partire da zero;

Consigli semplici che tuttavia sono quasi mai presi in considerazioni dal dataScientist... è facile farsi prendere la mano dall'estetica.

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9 "bignami" per algoritmi Machine Learning in Python ed R

By  Fàbio 2 | Venerdì, 20/07/2018 8:00

Condivido questo comodo e sintetico cheatsheet che mostra le basi python ed r per gli algoritmi base del Machine Learning. Spero l'immagine si veda bene, altrimenti il pdf originale si può scaricare da qui: www.analyticsvidhya.com/wp-content/uploa..

Gli algoritmi machineLearning trattati sono:

Supervised Learning: Decision Tree, Random Forest, kNN , Logistic Regression

Unsupervised Learning: Apriori algorithm, k-means, Hierarchical Clustering

Reinforcement Learning: Markov Decision Process, Q Learning

Per la parte python sono moduli sklearn (sci-kit learn)

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DSaaS: Data-Scientist as a Service

By  OSP | Mercoledì, 11/07/2018 11:15

Soprattutto per il tessuto economico italiano fatto di tantissime micro e piccole imprese avere "un intero" data scientist in azienda è sia oneroso economicamente parlando che, non voglio usare la parola inutile o sprecato, ma "di troppo". Per una piccola azienda spesso è sufficiente il lavoro di qualche mese o semestre per attivare una razionalizzazione dei processi di analisi dei dati sufficienti a impattare sul modello di business.

Ecco che un "Data-Scientist as a Service" sarebbe molto comodo! Un professionista che ha competenze SIA di analisi e gestione dei dati SIA che una buona propensione a comprendere in modo veloce e sveglio il business potrebbe proporsi appunto come "servizio". Ci sono molte sovrapposizione con i tradizionali servizi di consulenza manageriale e di business, questo DSaaS sarebbe più orientato al servizio di data-analytics (in prima battuta) e di instaurare nell'azienda semplici processi "digital oriented".

Soprattutto nel campo dell'analisi dei dati generati dal settore IoT questa necessità   sta emergendo con vigore: www.ioti.com/analytics/iot-data-analytic..

in questo campo (IoT) che non tocca direttamente le scelte manageriali e di business il dataScientist as a Service potrebbe trovare terreno molto fertile.

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Libro "Machine Learning for beginners", scaricato a 0€

By  Fabio | Sabato, 07/07/2018 17:35

Non so come funzionano gli algoritmi di Amazon Kindle, fatto sta sono riuscito ad avere un bellissimo volume dedicato al machine learning a prezzo 0€ ovvero gratuitamente.

Si tratta di un libro di "John Slavio, Machine Learning for beginners - An introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning", lo trovate qui: www.amazon.com/Machine-Learning-Beginner..

Con un linguaggio semplice e diretto John dapprima fornisce una introduzione a cosa è il machineLearning, poi racconta quali sono le applicazioni dimostrandone il loro impatto sull'economia e sulla società  . Infine descrive i classici algoritmi dell'artificialIntelligence: supervisionati, non-supervisionati e così via.

Se lo trovi gratuitamente come è capitato per me prendilo subito altrimenti al momento è prezzato 4.93$. Per me è stata una buona lettura estiva :-) anche se non sono sicuri siano libri da spiaggia...

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Da zero a Data scientist in 3 mesi (con i consigli di Siraj Raval)

By  Fabio | Lunedì, 02/07/2018 18:41

Seguo Siraj da molto tempo, fin dai primi video quelli in cui parlava di python e di artificial intelligence con umorismo ironia e spesso anche "music-video". Siraj ora ce l'ha fatta ed è diventato un "influencer" del settore data science.

Recentemente ha pubblicato un video in cui dà   un programma per ambire a diventare dataScientist in 3 mesi. Il video è molto interessante ma ancora più precisi e concreti sono i link ai corsi inseriti sotto al video.

Quando avete 10 minuti di tempo e vi interessa il mondo delmachineLearning date un'occhiata a: www.youtube.com/watch?v=Cr6VqTRO1v0 (Learn Machine Learning in 3 Months)

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Numero di pagine: 14