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Azure Notebooks offre molto di più, ad esempio l'integrazione con Azure Machine Learning e la connessione del notebook alla propria origine di calcolo di Azure. Il sito Web Azure Notebooks contiene vari notebook di esempio che offrono diverse occasioni di sperimentazione e apprendimento. Ecco due esempi notevoli.

• Discover Sentiments in Tweets (Individuare valutazioni nei tweet) esegue l'analisi della valutazione su 160.000 tweet e usa il pacchetto word_cloud per generare nuvole di parole dai tweet.
• Introduction to Cognitive Toolkit (Introduzione a Cognitive Toolkit) è una libreria di notebook che illustrano come usare Microsoft Cognitive Toolkit per creare modelli di Machine Learning sofisticati.

Vedere la home page Azure Notebooks per altri notebook di esempio, che è possibile usare per approfondire la conoscenza di Jupyter e rafforzare le proprie competenze di data science.

Altre informazioni

• Sito Web Azure Notebooks
• Documentazione di Azure Notebooks

Verificare le conoscenze

1.

Qual è il punto di forza dell'uso di notebook Jupyter?

È possibile usare database diversi scegliendo kernel diversi.

È possibile usare linguaggi diversi scegliendo kernel diversi.

È possibile usare linguaggi temi scegliendo kernel diversi.

2.

Con una regressione lineare quale tipo di linea è possibile creare?

Differenziazione

Inclinazione

Tendenza

3.

Quali tipi di celle è possibile includere in un notebook di Jupyter?

Markdown e Code (Codice)

Modificabili e non modificabili

Markdown, Code (Codice) e Raw NBConvert (NBConvert non elaborato)

Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.

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