Tutoriais de ciência de dados

Avance em sua carreira de dados com nossos tutoriais de ciência de dados. Orientamos você passo a passo nas funções e modelos desafiadores da ciência de dados.

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Análise de sentimento com tidy em R

Aprenda a fazer análise de sentimento com tidy em R nas músicas do Prince: sentimento ao longo do tempo, por música, o impacto de bigramas e muito mais!

17 de setembro de 2026

Matriz aumentada: como resolver sistemas de equações

Entenda o que é uma matriz aumentada, como ela representa sistemas de equações e como usar operações de linha para resolvê-los.

10 de setembro de 2026

Gráficos de resíduos explicados: como checar as suposições de um modelo de regressão

Entenda o que é um gráfico de resíduos, como interpretar padrões comuns e como eles ajudam a identificar não linearidade, heterocedasticidade, outliers e outros problemas de regressão.

10 de setembro de 2026

Mínimos e máximos: como encontrar e interpretar pontos extremos

Aprenda o que são mínimos e máximos, como diferem os extremos locais e globais e como encontrá-los usando pontos críticos, testes da primeira e da segunda derivadas e o método do intervalo fechado.

13 de agosto de 2026

Matriz inversível: definição, propriedades e exemplos

Entenda o que é uma matriz inversível, como determinar se uma matriz é inversível e por que inversas de matrizes são importantes em álgebra linear e data science.

12 de agosto de 2026

Modelos SARIMA: um guia completo para previsão sazonal de séries temporais

Aprenda como o SARIMA estende o ARIMA para lidar com sazonalidade, entenda seus sete parâmetros e construa um modelo funcional em Python — da coleta de dados à previsão.

31 de julho de 2026

Correlação espúria: uma armadilha estatística importante (e como evitá-la)

Saber por que relações espúrias surgem — de confundidores a viés de amostragem — é o que separa um achado verdadeiro de uma coincidência estatística.

29 de julho de 2026

Tutorial de GitHub e Git para iniciantes

Um tutorial para iniciantes mostrando como o controle de versão do Git funciona e por que ele é essencial em projetos de ciência de dados.

22 de julho de 2026

Quem vence a Copa do Mundo FIFA 2026: um guia de MLOps

Veja como um pipeline de MLOps ponta a ponta prevê os resultados da Copa 2026, do retreinamento automático e DVC a uma simulação de Monte Carlo com 10.000 execuções do chaveamento.

17 de junho de 2026

Estimativa de densidade por kernel: da teoria à prática

A estimativa de densidade por kernel é um método não paramétrico para estimar o formato de uma distribuição de dados sem assumir um modelo fixo. Aprenda a fórmula, a seleção de largura de banda e a implementação prática em Python e R.

16 de junho de 2026

Regressão spline: um guia prático com Python e R

Um guia prático sobre regressão spline, cobrindo como polinômios por partes e nós modelam relações não lineares, os principais tipos de spline e como ajustá-los em Python e R.

15 de junho de 2026

Pressupostos da regressão logística: o que você precisa checar antes de modelar

Um passo a passo prático dos pressupostos por trás da regressão logística, dos diagnósticos que detectam violações em Python e R e das alternativas quando os pressupostos não se sustentam.

15 de junho de 2026