Tutoriais de ciência de dados

Aprenda o algoritmo de eliminação de Gaussian por meio de exemplos passo a passo, implementações de código e aplicações práticas na ciência de dados.

Explore os fundamentos, as aplicações e as comparações da distância de Hamming em vários campos.

Aprenda tudo sobre o módulo de data e hora do Python neste guia passo a passo, que aborda a conversão de string em data e hora, exemplos de código e erros comuns.

Explore os fundamentos da distribuição de Pareto e suas aplicações. Saiba como esse conceito estatístico pode ser aplicado em vários campos. Descubra exemplos práticos e recursos visuais para melhorar sua compreensão.

O teorema do limite central afirma que, com um tamanho de amostra suficientemente grande, a distribuição de amostragem da média será distribuída normalmente, independentemente da distribuição da população. Aprenda sua fórmula, condições-chave e aplicações em estatística e machine learning.

Visualize a desigualdade em um relance usando a curva de Lorenz. Descubra como criar e interpretar curvas de Lorenz usando Python para analisar a desigualdade entre renda, crime e outros conjuntos de dados do mundo real.

Aprenda a usar a curva de demanda para revelar uma relação entre preço e quantidade vendida e use esse conhecimento para orientar decisões mais inteligentes em mercados competitivos. Explore métodos para encontrar o preço ideal para maximizar a receita geral.

Descubra como a filtragem colaborativa potencializa os sistemas de recomendação em comércio eletrônico, streaming e muito mais. Conheça seus tipos, benefícios, desafios e a implementação do Python.

Domine a arte de visualizar dados no Excel usando histogramas! Este guia passo a passo o guiará por vários métodos, como gráficos integrados, fórmulas e o Analysis ToolPak, para ajudá-lo a analisar distribuições de frequência como um profissional.

Descubra como criar, conectar-se e gerenciar bancos de dados PostgreSQL usando o pacote psycopg2 do Python.

Explore o papel do determinante em operações de matriz, geometria e métodos computacionais, com cálculos passo a passo em Python e R.

Aprenda vários comandos e ferramentas para mesclar duas ramificações e resolver conflitos no Git, uma habilidade essencial para cientistas de dados.