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    relativo a: tool informatica
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  1. 16 giu 2020 · Cosa sono i tool. Vediamo intanto il significato di tool. Termine inglese, significa letteralmente strumento, utensile. In ambito informatico e digitale la definizione che viene data è “programma o insieme di programmi che hanno un compito preciso, utili per uno scopo determinato”.

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  2. Una utility (o tool) (in italiano "utilità" o "strumento") in informatica, è una tipologia di software che può essere utilizzata per l'analisi, la configurazione, l'ottimizzazione e/o la manutenzione del computer. La sua funzione è eseguire l'impostazione e/o il monitoraggio o altre operazioni amministrative di dispositivi ...

  3. Una utility (o tool) in informatica è un software che svolge diverse funzioni per facilitare luso e la gestione del computer. Questi strumenti possono essere utilizzati per svolgere varie attività come l’analisi del sistema, la configurazione delle impostazioni, l’ottimizzazione delle prestazioni e la manutenzione del computer.

    • Apache Spark. Apache Spark, o semplicemente Spark,è un potente motore di analisi ed è tra i tool più utilizzati nell’ambito della Data Science. Nato da un progetto universitario di alcuni studenti di Berkley, è di fatto un “Distributed Processing Engine” (DPE), un software che facilita la scrittura di programmi eseguibili su computer, definiti worker.
    • SAS. SAS è uno di quegli strumenti per la data science che sono specificamente progettati per operazioni statistiche. SAS è un software proprietario closed source utilizzato dalle grandi organizzazioni per analizzare i dati.
    • BigML. BigML, è un altro strumento per la Data Analytics molto diffuso. BigML mette a disposizione un ambiente GUI completamente interconnesso basato su cloud che è possibile utilizzare per l'elaborazione di algoritmi di machine learning.
    • MATLAB. MATLAB è un ambiente di calcolo numerico e analisi statistica scritto in linguaggio C e consente di elaborare informazioni numeriche. Si tratta di un software closed-source che permette la manipolazione delle matrici, l'implementazione algoritmica e la modellazione statistica dei dati.
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